红外图像中弱小目标的检测问题一直是图像识别领域的研究热点。由于目标在探测器上仅占几个或一个像素,没有形状和结构信息可以利用,一般基于目标结构的检测方法不适用。因而红外弱小目标的检测难度很大。针对弱小目标和背景的特性,发展了许多检测算法,但由于对各种不同算法在同类背景下表现的性能如何以及在不同背景下其各自的适应程度又如何等问题缺乏一个定量的分析和比较,要克服这些困难就需要研究如何来评估算法。本文对高斯噪声下低信噪比弱小目标检测算法进行了分析,并对算法检测性能的评估方法展开了研究。首先以二元假设与极大似然比检验为基础,将虚警概率及检测概率作为检测算法的技术性能指标,找出适合弱小目标的SNR(信噪比)算法和GSNR(广义信噪比)算法。其次,在单波段检测算法的基础上,研究了多波段SNR和GSNR目标检测算法。最后,提出以虚警概率和检测概率为性能指标形成的接收机工作特性曲线ROC为性能评价手段,分析了对红外弱小目标检测算法性能进行评估的方法。建立算法检测性能评估框架,以弱小目标的两种检测方法为主要研究对象,通过弱小目标仿真获取测试图像集,对同一目标检测算法的性能进行分析,找出影响算法性能的主要参数,并比较不同算法的检测性能,给出分析比较后的结果,提出了优化设计方案。