随着红外成像技术的发展，红外成像系统已广泛地应用在光学遥感、夜间导航、目标探测以及火控、制导等民用和军事领域。红外弱小目标的检测技术是红外成像系统中的核心技术之一，它利用图像处理算法对处于杂乱背景和强噪声环境中的目标进行自动检测，算法的性能对红外成像系统的作用距离和智能化程度十分关键。尤其在军事领域，目前在欧美国家的一些先进的武器系统，包括航空母舰的预警系统、各种飞机的红外搜索跟踪系统、红外成像制导导弹和一些地面军事设施的预警系统中，红外弱小目标检测技术的地位举足轻重。远距离的飞机、导弹等飞行物的自动检测已成为成像制导、预警系统和光电对抗的核心技术。本文主要研究内容包括：(1)红外图像预处理的具体方法和技术；(2)单帧与多帧红外图像的目标分割方法和技术；(3)基于卡尔曼滤波的红外小目标检测与跟踪算法。 具体工作包括： (1)对红外图像特性和红外小目标的检测难点进行了分析，归纳总结出红外图像的主要特点，为后续工作打下了良好的理论基础。 (2)介绍了红外图像中小目标的单帧模型；分析了目标、背景和噪声的特性及成因；针对目标特性分析提出了两种预处理方法。 (3)对不同的红外图像背景抑制方法进行了比较，并得出了不同方法的适用条件。最终采用先均值滤波再Top-Hat滤波的方法，该方法信噪比增益大、计算简单、便于实时处理。 (4)红外目标分割方面，以对经过预处理的图像进行分割为切入点，采用不同的分割方法进行图像的分割，消除了原始图像中一些不可能为目标的孤立噪声点和大面积的背景区域。对于经过分割以后的目标图像，由于存在噪声和其他干扰，因此很难利用单帧信号来实现对目标的可靠检测，故利用序列图像中上下多帧的相关信息，实现对目标的有效检测。 (5)最后介绍了基于卡尔曼滤波的红外小目标检测与跟踪算法，是目标跟踪的一种可行方法。