红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪、红外告警、红外制导等防御和武器系统中的一项核心技术。研究低信噪比图像中的小目标实时检测技术，有利于提高红外探测系统的探测灵敏度，对增大系统作用距离、增加反应时间、提高己方的生存概率具有重要的意义。本文重点研究了红外图像中的预处理技术和弱小目标检测方法。在图像预处理方面，首先，利用基于共生矩阵的算法对图像间抖动进行了检测，并采用了基于轮廓特征的方法进行图像配准达到图像的补偿；其次，总结了国内外在平滑去噪和背景杂波抑制方面的一些经典的算法，并对它们进行了仿真实验，对杂波抑制算法性能进行了综合的对比评价。对于弱小目标检测，在介绍几种经典的目标检测算法的基础上，本文提出了一种新的自适应最小平方中值滤波的红外单帧弱小目标检测算法。实验结果表明，这种自适应最小平方中值滤波在背景抑制方面达到的效果要比时域中值滤波的效果好，其检测出的虚假目标点少，真实目标明显。本文在恒虚警门限的基础上，采用了自行设计的基于空间滤波器的移动式管道滤波算法实现了对多帧弱小目标的检测。仿真结果表明，该算法具有多目标检测的能力；对于信噪比大于0.5的图像序列，算法都能检测出目标；且算法简单直观，易于硬件实现。