红外弱小目标检测是红外预警系统的关键技术,是建立高效完备的一体化防御体系的重要基础。红外弱小目标的成像面积小、辐射能量弱、目标成像信息少,很难将其从复杂的背景中检测出来。因此,复杂背景下的红外弱小目标检测问题是军事领域亟待解决的重要技术难题。本文对红外弱小目标检测问题进行深入研究,首先研究红外图像滤波算法、然后从单帧检测和多帧检测两方面研究红外弱小目标检测算法,最后研究红外弱小目标的跟踪算法。本文的主要工作如下：本文首先基于背景抑制原理对红外图像进行滤波算法研究,完成对各类滤波算法的实验与性能评价,并在传统滤波算法的基础上,结合目标区域保护的思想,实现保护带滤波的算法改进。通过传统滤波和保护带滤波算法的对比实验,证明保护带滤波算法的有效性,并结合多种滤波算法验证了保护带中值滤波算法对背景抑制的高效性以及稳定性。接下来,本文从单帧检测和多帧检测两方面研究红外弱小目标检测算法。在单帧检测方面,本文首先在图像预处理的基础上,进行目标能量累积,然后通过图像分割算法实现目标检测。然后,提出基于稳健统计的单帧小目标检测算法,将目标检测问题转化为离群点识别问题,完成目标检测。该算法无需图像预处理,简化了目标检测流程,为单帧小目标检测研究提供了新思路。由于单帧检测不能有效去除部分虚警,本文对多帧检测进行算法研究,提出基于历史轨迹法的目标检测算法。首先通过时空域联合能量累积增强目标能量,然后计算目标的历史运动轨迹图,结合噪声掩膜图像去除死点虚警,最后通过连通域检测实现运动红外弱小目标检测。最后,本文研究基于概率数据关联滤波的小目标跟踪算法。用概率数据关联滤波的思想,基于卡尔曼滤波器实现对目标运动状态的预测和参数更新,实现红外弱小目标的跟踪,并通过实验对该算法进行跟踪性能分析。