视频图像序列中微弱目标的检测与跟踪技术有着极其重要的理论和实际意义。所以本文中重点研究含有微弱目标的图像序列的背景杂波估计与抑制技术,进而建立完整的算法流程检测微弱目标的运动轨迹。什么是微弱目标,微弱目标本身有什么特点,检测微弱目标存在的困难等等,这些都是需要解答的问题,所以在本文中对以上的这些问题做出了一一的回答,阐明了微弱目标的定义、特点,以及微弱目标与图像其它部分之间的相互联系。为后续研究微弱目标提供了定量的参考,具有重要的意义。由于微弱目标本身就很难以检测和识别,再加上图像背景杂波以及噪声的干扰,很容易将微弱目标掩盖掉,所以在进行目标检测之前进行背景杂波估计与抑制。在这一部分主要介绍背景杂波估计与抑制技术的两种不同的技术路线——频域上的背景杂波估计与抑制和空域上的背景杂波估计与抑制,并利用了衡量各种算法背景杂波估计与抑制性能的准则。在以上的基础上从中选取合适的方法进行微弱目标的检测。本文采用滤波器抑制噪声,依据图像的灰度相关性估计图像的背景,对于经过背景估计与抑制之后得到的结果做了正态性检测。然后采取门限分割目标与噪声,利用形态学知识和投票的原则提出了一种检测微弱目标运动轨迹的新算法。为了衡量算法性能的优劣,进行了计算机的仿真试验。