低信噪比条件下的小目标检测和跟踪问题一直是热门课题。为了提高信噪比,改善图像质量,达到抑制成像干扰和成像噪声的目的,红外图像预处理是一个很重要的过程,它决定了硬件系统能否正确、实时地检测和跟踪到目标。本文针对这个问题,在比较研究了几种典型的背景抑制和边缘检测算法后,重点研究了数学形态学在复杂背景下红外小目标图像的背景抑制和边缘检测中的应用,并在前人研究成果的基础上分别提出了改进的数学形态学处理方法。最后根据红外跟踪器硬件系统的要求设计了红外图像预处理硬件系统。 本文以复杂海面背景下的红外舰船图像作为低信噪比条件下红外小目标图像的代表。在数学形态学预处理算法中,首先对原始图像进行了改进的形态滤波处理,具体方法是:依次用一个略大于目标尺寸的结构元素和一个很小的结构元素对原始图像进行开运算;求两次滤波所得图像之差作为背景抑制后的结果。实验证明改进的形态滤波在处理效果和处理时间上综合起来较其它算法更具有优势。接着在改进形态学背景抑制结果的基础上,提出了改进的形态学腐蚀边缘检测方法,目的是进一步减少腐蚀检测所丢失的边缘信息。仿真实验结果证明了改进算法的抗噪声能力更强、提取目标的边缘更加准确,能更加完整的保留目标边缘的细节信息,检测到的边缘比传统形态学方法更加连续、细腻。经过背景抑制和边缘检测后的原始图像,最大限度地消除各种噪声和畸变对图像中目标区域的影响,提高了对目标定位和跟踪的效率和准确性。