基于运动平台的红外目标检测是红外预警系统信息处理的核心技术。单帧图像的背景抑制是前端信息处理的关键环节,序列图像的帧间图像配准是确定目标轨迹不容忽视的环节,对目标检测性能都有重要的影响。本文针对上述两个预处理技术进行深入研究,并取得了一定的成果。对单帧图像的背景抑制方法的研究方面,主要阐述了全变分理论的概念及其发展;推导全变分背景抑制算法的原理,在A.Chambolle投影算法的基础上改进后应用于单帧红外图像的背景抑制;实验仿真不仅验证基于全变分理论的改进算法对红外图像背景抑制的性能,而且与三种经典背景抑制算法进行比较,彰显改进算法的特点和优势。对序列图像的帧间配准技术研究方面,主要论述了SIFT算法的基本原理和主要步骤,并针对特征点提取和特征点匹配两个重点环节进行改进。多尺度特征提取算法存在边缘响应影响,采用Canny算子进行改进;在原匹配算法的基础上,改进初匹配效率,结合马氏距离进行精匹配,并采用RANSAC算法进行变换参数估计。最后分别针对改进算法进行仿真实验,验证其性能。论文研究的基于全变分理论的单帧图像背景抑制算法和基于SIFT算法的序列图像帧间配准算法都能够应用于红外目标检测,不但能够解决复杂背景的问题,还能够充分考虑和解决运动平台的影响,对红外空间预警技术的发展提供一定的支持。