红外图像自动目标识别是国内外许多学者研究的热点问题，在军事领域和国民经济的许多方面都有着广泛的应用。其中海天背景舰船自动检测是红外自动目标识别领域的重要研究课题之一。由于场景比较复杂，云层、海浪干扰严重，使得红外舰船目标的自动检测较为困难。本文围绕此课题展开研究，全文共分三个部分：第一部分开展了复杂场景中的海天线提取技术研究。在海天背景图像中，海天线是重要的图像特征，海天线的准确定位有助于改善目标检测效果，提高算法运行效率。针对复杂场景信噪比低、云层和海浪干扰严重的特点，为了综合海天线的多种模糊特征进行评判，本文运用模糊数学工具，提出了一种基于模糊综合评判的海天线提取方法。该方法提高了在低信噪比和杂波干扰条件下海天线提取的准确率。第二部分开展了复杂场景下的舰船目标检测技术研究。依据海天线附近舰船目标区域的特点，提出了改进的多向梯度背景抑制方法、舰船目标两级迭代快速分割方法以及基于特征提取和二叉树多级判别的虚警剔除方法，能够有效解决复杂场景中的海天线和海杂波干扰问题，实现舰船目标的快速、准确检测。第三部分开展了红外舰船目标检测算法实时应用技术研究。针对红外序列图像数据量大，帧频高的特点，在研制高效的目标检测算法基础上，选用了高速、大容量处理芯片，设计了小型化的单DSP+FPGA信息处理硬件系统。通过软硬件优化，达到了实时处理的目的。