红外小目标检测方法是红外预警系统的核心所在,在军事和民用领域都有着广泛应用,主要包括背景抑制,虚警率抑制与航迹关联等技术。本文对地面强杂波场景下的红外小目标检测方法进行深入研究,具体内容如下:针对强杂波场景下红外图像背景抑制问题,本文在建立红外目标空间分布模型的基础上,提出两种不同应用场景的空域背景抑制算法。第一种算法分析了目标与背景在图像三维曲面上的形状差异,本文提出使用曲率表征这种差异并基于Facet模型设计了图像曲率计算方法,实验证明该算法处理后的信杂比与背景抑制因子均高于同类型算法;另一种算法分析了目标与背景在局部区域内的梯度差异,并基于人类视觉注意机制构建了局部梯度直方图差异性测量的方法,该算法能够同时处理亮目标和暗目标,实验结果表明该算法的信杂比增益能达到一倍,从而有效抑制背景杂波。针对强杂波场景下虚警率抑制问题,本文提出了基于时域背景建模的虚警率抑制算法,该算法首先分析了目标点与背景点在时域上的差异,接着基于高斯分布建立图像序列的背景模型,然后根据背景模型设计了虚警率抑制方法;为了进一步抑制虚警率并提高系统的稳定性,本文提出了基于多特征联合的航迹关联算法,该算法基于贝叶斯框架设计图像点迹的多特征联合观测概率计算方法,并基于点迹的观测概率构建了航迹关联的方法。实验结果表明了上述两个算法的有效性与鲁棒性。最后,使用本文自主设计的基于FPGA+ARM的硬件处理平台对上述红外小目标检测方法进行硬件化移植,并利用上位机软件实时显示检测结果。大量外场实验结果证明了本文所设计的红外预警系统的可行性与稳定性。