近些年来,随着红外成像技术和数字图像处理技术的不断发展,红外小目标检测技术已经广泛地应用在军事、国防及民用等领域。当小目标处于复杂海天背景下时,图像的信噪比较低,目标容易淹没在背景杂波中,从而造成漏检、虚警。因此,如何准确高效地在复杂海天背景下的红外图像中检测出小目标,对于军事与民用领域具有非常重要的实际意义。本文围绕海天背景下小目标的检测,主要从以下几个方面进行研究:针对目前海面红外背景辐射的仿真与建模结果与真实场景差距较大的情况,本文对海面红外背景辐射的形成机理进行了研究与分析,介绍了海浪背景外观模型,根据线性波浪模型与二维的海浪方向谱,仿真得到了三维海浪高度图,进而计算出海面各微面元的法向量。针对Cox-Munk反射率只适用于特定的观察角度反射率的缺点,提出了一种基于双向反射分布函数（BRDF）的海面反射率求解方法,可以得到任意观察角度的反射率。同时结合海面自发红外辐射以及太阳、天空的红外辐射对海面背景辐射的影响,最终得到了海面背景的红外辐射分布规律。针对海面杂波组成复杂且多变、图像中的目标很容易被背景杂波所覆盖的情况,提出了一种基于海杂波曲率特性的海面红外小目标检测算法。该方法分析了红外海杂波与小目标的曲率特性,利用海杂波与小目标在正交方向上曲率特性的区别,对曲率图进行正交分解与融合,最后采用自适应阈值分割的方法对融合后的曲率图进行目标提取。实验结果表明,对于强海杂波情况下的海面红外小目标检测,本文提出的算法具有更高的探测率。针对海天背景下海面可能会出现岛屿、油井平台等复杂场景的情况,本文提出了一种基于局部最大灰度值与多尺度局部对比度相结合的红外小目标检测算法:首先利用红外图像中背景与小目标的局部最大灰度值特性的差异,将背景与目标区分开,得到原始红外图像对应的局部最大灰度值特征提取图;接着利用多尺度局部对比度算法,得到抑制背景后的图像,该图像与原图像相比在抑制背景的同时有效地增强了目标。实验数据分析的结果表明,该算法在复杂海天场景下具有较高的检测率与良好的鲁棒性。