复杂空间环境下红外弱小目标的高可靠性检测对红外面阵成像系统在空间安全领域的应用,具有十分重要的意义。本文从弱小目标的成像模型出发,对红外图像的背景预测、目标运动的轨迹预测和目标检测方法展开了详细的研究。本文详细分析了弱小目标成像的几何模型和辐射模型以及红外面阵成像系统噪声来源,以目标在像面的运动速率将目标划分为静止目标、亚像素级运动目标和像素级运动目标;采用多帧累加的方法增加目标信噪比,提升目标检测性能。针对传统的双边滤波背景预测方法无法改变背景预测方向,在具有方向性的云层边缘存在较大的预测残差,设计了一种方向可变的各向异性双边滤波背景预测器,利用红外图像的局部统计信息,自适应地调节背景预测器的滤波尺度和滤波方向。仿真结果表明,本章所提方法相对于梯度权值双边滤波和二维最小均方误差的背景预测方法,在目标信号保持和信杂比改善方面得到了提高。针对传统轨迹预测方法对运动模型的依赖性问题,提出了一种基于局部加权多项式的轨迹预测方法,该方法无需目标运动的先验信息,使用广义交叉验证选取带宽因子,以候选轨迹中已关联候选点的距离为标准适当的选择预测输入,实现预测模型的自适应更新,仿真结果表明,该方法对非线性运动目标的预测能力和噪声的抑制效果要优于最小二乘法。针对复杂背景下,基于空域特性的弱小目标检测性能低,而基于时域方差特性的弱小目标检测,难以适应目标运动速率变化的问题,设计了一种时空域联合的多策略弱小目标检测策略,使用空域的弱小目标检测方法检测静止目标,使用时域短窗口检测像素级运动目标,使用时域长窗口有检测亚像素级运动目标,以最大速率准则融合多策略检测输出。仿真结果表明,该方法对不同环境下和不同运动速率目标都具有较好的检测结果。