光电经纬仪作为一种主要的靶场测控设备,提高其光电探测能力,尤其是复杂背景下的红外弱小目标探测能力,对于提升靶场测控能力具有十分重要的作用和意义。首先,介绍了对光电经纬仪的复杂背景下的小目标检测技术研究的背景和意义;然后从红外背景预处理技术以及红外目标的检测技术两个方面出发,对国内外研究的现状进行了概述,同时指出了该研究领域中存在的重点以及难点。其次,对经纬仪红外图像进行了特性分析,在此基础上研究了传统的空间域和频率域滤波方法,分析了每种算法的适用性,并利用经纬仪实拍图像进行了算法验证,对效果进行了比较。然后,引入了熵的概念实现对光电经纬仪红外图像背景复杂程度的表征,并利用大量的光电经纬仪采集的红外图像建立了熵与Butterworth滤波器中重要参数截止频率D0之间的关系,然后利用中值滤波技术去除噪声的处理基础上,实现了一种基于傅里叶变换和自适应Butterworth高通滤波相结合的目标检测算法,最后进行了算法验证,验证了滤波效果。最后,为了充分利用目标在序列图像间的轨迹关联和灰度关联等信息,研究了基于多帧序列红外图像能量累积最大化原则的动态规划红外弱小目标检测方法,设计了算法实现流程,并利用仿真生成的200帧图像进行了算法验证。处理结果表明,这种算法检测跟踪效果良好,误检率和虚警率低,是一种具有应用前景的方法。