随着传感器的快速发展,目标检测与跟踪系统已广泛应用于机器人视觉导航、视频安全监控、交通管制、医疗诊断以及气象分析等方面。由于红外传感器是一般是被动传感器,不主动向外发射电磁波,因而具有较好的隐蔽性和抗干扰性。随着红外成像传感器件的不断发展,红外成像的成像质量和精度也逐步得到提高,从而使红外成像检测与跟踪的准确性得到了很大的提高。同时随着成像质量的提高,人们希望尽早检测出目标并进行跟踪,所以远距离的目标检测与跟踪即红外小目标检测与跟踪成为当前的研究热点之一。本文对杂波海面条件下的红外运动小目标检测与跟踪方法就行了研究,主要研究内容如下:(1)对杂波海面背景下的红外小目标图像预处理进行了研究,研究并实现了一种基于多级滤波的图像预处理方法,并通过实验验证了其有效性。(2)介绍了红外小目标检测与跟踪系统的组成,研究并实现了一种复杂背景下红外小目标的多帧检测算法。该算法不仅利用单帧图像的目标信息,也利用了序列图中多帧图像下目标的运动连续性和轨迹一致性,提高检测精度。为了进一步排除噪声、杂波等的干扰,本算法通过一定的先验知识对目标进行分类筛选,一定程度上减少了虚警。最后,针对成像器所形成的图像中的异常像元,提出了一种抗异常像元的检测方法。(3)研究并实现了一种基于Kalman滤波的小目标跟踪算法,并对太阳亮带条件下红外小目标的跟踪问题进行了研究,提出了一种太阳亮带检测算法,和太阳亮带条件下红外小目标维持跟踪的算法。实验证明该太阳亮带检测算法具有较高的太阳亮带检测概率和较低的虚警率,能够有效判断太阳亮带的存在,并在确认存在太阳亮带的情况下通过预测维持目标跟踪,提高了跟踪的稳定性。