红外小目标检测技术在当今许多领域中得到了广泛的应用,然而,小目标检测在实际应用中面临着许多的困难。目标常常隐藏在复杂的背景中,没有具体的形状、大小和纹理信息,用传统的图像处理方法往往难以得到理想效果。而且红外图像经常受噪声干扰,令检测的难度变得更大。检测算法必须克服以上困难,它的优劣极大地影响着红外检测系统的性能,因此一直是实际应用中的关键技术。本文首先针对红外图像的成像特性进行了研究,分析了小目标检测存在的主要困难。然后总结了国内外研究现状,详细介绍了现阶段红外图像小目标检测的一些主要算法,并比较了它们的优劣。通过对大量红外图像的研究发现,红外小目标的成像像素有其自身的特点,它们不仅在亮度上有别于局部背景,而且分布呈现区域集聚的特性。利用上述特点,本文提出了一种利用相邻相关像素进行检测的算法。该方法首先利用一组四个滤波器进行背景估计,相比传统的方法能得到更精确的结果；然后,根据目标像素区域集聚的特点,有效地区分开离散噪声和目标像素,在处理过程中对离散噪声进行抑制,同时增强目标像素的强度。实验表明,该方法能在图像信号微弱的情况下有效突出可疑目标,并带有一定的噪声抑制效果,为小目标检测提供了一种崭新有效的途径。