红外弱小目标的检测技术是红外预警、红外成像制导和大视场目标监视等系统的关键技术之一。复杂背景下,红外图像起伏大,信噪比低,目标一般只有几个像素,无形状和纹理信息可以利用,这些都对红外弱小目标的检测带来了很大的困难。本论文正是针对上述问题,以复杂背景下的红外弱小目标检测为主要研究对象,分别从基于背景抑制的目标检测和基于轨迹关联的虚假目标剔除算法两方面进行深入的分析和研究,具体工作如下：1.在复杂背景环境下,尤其是当背景含有和目标亮度相近的大片区域的情况下,现有的滤波算法如中值滤波、高通滤波和形态学滤波等,一般在抑制背景的同时,造成背景高频点的泄露,增大了目标检测的虚警率。针对此情况,本文提出的基于掩码图像的红外弱小目标检测算法,它能够更好的实现背景抑制,提高——目标的检测率。在不同信噪比的复杂背景下的仿真实验表明:该算法能够更加准确的检测出红外弱小目标,降低了虚警率,同时减少了单帧图像处理时间。2.基于单帧的目标检测后,候选目标点除了真实的目标外,可能含有虚警点,需要做进一步的检测处理。本文改进的轨迹关联算法是基于点目标在红外序列图像上的运动连续性和灰度连续性,采用模糊理论计算候选目标点对目标轨迹的隶属度,从而实现目标轨迹的关联,最后根据轨迹判定准则,实现真实目标的检测,剔除虚假目标。通过真实的红外弱小目标图像序列进行仿真实验,验证了本论文中基于轨迹关联的目标检测算法的有效性和正确性。3.详细阐述了红外弱小目标检测算法的软件设计与实现,该模块是航空电子系统多传感器数据融合系统的一部分。文中对该模块的外部交互接口进行定义,设计了红外检测模块的总体框架,并实现了各个模块。测试结果表明红外检测模块实现了预期的功能。