红外成像制导技术是当今世界各国竞相发展的精确制导技术之一,更是一种使导弹威力倍增的高效费比技术。红外成像制导系统面对的目标背景可能是天空、地面或海洋等,背景辐射在红外探测器上所形成的辐照度在某种条件下会比目标在探测器上产生的辐照度高出几个数量级,并且变化复杂。本文主要对复杂背景下红外弱小目标的检测技术进行了研究,主要工作包括:给出了基于Wavelet-Hough变换的边缘检测方法及弱小目标检测方法,将小波变换的时频分析特性与Hough变换的方向性有机结合起来,克服了小波变换对除水平方向和垂直方向之外的方向不敏感的缺陷,实验结果也表明了Wavelet-Hough变换具有良好的抗噪性、方向性及实时性。描述了一维、二维小波提升框架的基本原理。针对红外序列图像中弱小目标检测的问题,提出了一种基于小波提升框架及小波能量的目标检测算法。由于该算法综合考虑了帧间信息及单帧的灰度信息,因而检测结果比常规方法更为准确可靠。最后,构造了一种基于经验模态分解方法的红外弱小目标检测算法。用二维经验模态分解方法对原始图像进行分解,将分解得到的残余分量作为原始图像的估计,并以此对原图像做背景滤除,得到目标点;再引入形态学滤波器滤除个别帧存在的噪声点。理论分析与实验结果表明了该算法的有效性。