随着红外成像技术的飞速发展,红外探测技术凭借其隐蔽性好、全天时工作能力、体积小和重量轻等优势,广泛应用于民用安防、现代军事等领域。红外弱小目标检测作为红外探测领域中重要方向之一,仍然有着较大的困难,这是由于弱小目标通常在图像中占据的像素数少、灰度值不高、缺乏纹理细节,同时实际情况中常出现复杂背景,这又给检测任务带来了更大的干扰。因此,研究弱小目标检测算法且研制出具有良好实时性的检测系统具有很高的实际意义和工程价值。本文在深入分析目标与周围背景成像差异性的基础上,对传统局部对比度的方法进行改进,研究提出了一种鲁棒性高的红外弱小目标检测方法,以进一步抑制背景、提高弱小目标的局部显著度,并以红外光电智能云台为载体设计了一套小目标检测系统。针对局部对比度算法出现的对高亮度像素噪声敏感、块效应、复杂背景下鲁棒性不高的问题,本文研究提出了差异加权局部对比度的红外弱小目标检测算法。该算法将局部差异因子与相对局部对比度进行融合以构造新型局部对比度,并利用每个像素点对应的局部对比度构成显著图;同时为了保持对弱小目标尺寸的适应性,该算法结合多尺度的思想,将像素不同尺度下的局部对比度的最大值作为最终显著度,进而得到显著图。最后对显著图进行阈值分割从而检测出弱小目标。实验表明,该算法提高了目标所在区域的信噪比,无论是在背景抑制还是目标增强上都取得了较好的提升,从而获得了良好的检测性能,并在复杂背景下也展现出良好的鲁棒性。针对红外光电智能云台的应用需求完成了红外小目标检测系统设计。本文首先对系统硬件平台进行总体设计,以FPGA+DSP的架构作为系统的主体,完成了器件选型与相关电路设计。其次依据各个功能模块详细阐述了如何利用FPGA+DSP实现红外小目标的检测任务。最后对系统的性能和资源使用率进行了评估。实验验证了该系统具备良好的实时性,能够满足一般场景下的红外小目标检测任务,并能控制云台实现目标的检测跟踪。