随着隐身技术的发展,远距离小目标的探测识别越来越多的依赖于被动探测技术,利用目标红外辐射的红外探测技术颇受关注。本文针对红外告警系统在复杂条件下,目标难以区分,系统虚警率较高,难以对运动目标进行持续跟踪的情况,研究了红外图像预处理算法、红外小目标搜索算法以及目标跟踪预测算法。主要研究内容如下：(1)研究了红外小目标图像特征,建立了红外小目标成像模型、背景、噪声模型以及目标运动模型。在图像模型基础上,获得了图像背景抑制效果评价方法,目标搜索算法评价方法以及目标跟踪算法评价方法。(2)研究了空域和频域常用的背景抑制方法,在总结各种背景抑制算法优劣性的基础上,提出了“划分目标区域法”的背景抑制算法。红外图像处理效果的对比以及SCR的定量对比表明该方法可以有效抑制背景、增强目标对比度。(3)研究了红外目标搜索方法。分析了目标搜索技术与多帧检测技术的差异,提出了一种基于目标运动轨迹的曲率阈值的目标搜索算法。仿真实验表明该搜索算法较传统利用目标运动特性的目标搜索算法有更好的抗噪性,运用该方法可以有效降低搜索过程产生的虚警率。在基于曲率阈值的目标搜索方法中,进一步深入探讨了实际搜索帧数的选取原则。(4)研究了红外运动目标跟踪方法。将模糊控制理论中的预测方法应用于红外目标跟踪中进行目标预测。相对传统Kalman滤波在二维角度空间中的不稳定性,模糊预测方法解决了无距离参数时的目标跟踪问题。利用红外告警系统对该改进方法进行了实验研究,结果表明此方法预测误差较小,可以对移动目标进行有效跟踪。本文的主要创新有：1提出了一种划分目标存在区域的背景抑制算法。该算法在处理相同的实验红外图像时,得到的信杂波比SCR为7.680,高于高通滤波、中值滤波、局部加权滤波、频域高通滤波等传统背景滤波方法。2提出了一种基于加速度条件的曲率阈值目标搜索算法。在噪声密度高达1%时,三维匹配滤波算法的搜索虚警率接近100%,而基于曲率阈值的目标搜索算法则仍然能保持5%以下的搜索虚警率。3提出了一种估计脱靶量的模糊预测方法。实验数据显示,模糊预测方法在视场角为1°×1.3°的红外告警系统中,跟踪最大角速度1.9°／s,最大角加速度3.9°/s2的变速目标时,有效预测误差仅为0.0139°。