天基红外预警系统对于导弹的监测、跟踪和预警,在军事国防方面具有十分重大的意义。预警系统红外成像过程中存在的自然场景虚警源会对导弹目标造成严重的干扰。检测虚警源并消除其对导弹监测的干扰,以此降低预警系统的虚警率,能够有效提高预警系统的准确度和反应速度。本文针对红外成像中不同尺寸的虚警源,基于视觉显著目标检测理论,通过频域分析和空域分析,分别设计了两种检测方法。主要工作如下:（1）分析了预警系统的红外成像机理,在此基础上分析了虚警源和背景在红外成像过程中的成像特性,并研究了有效的预处理方法。（2）提出一种基于超复数频谱的红外虚警源检测方法。在视觉显著检测频域经典模型的基础上,深入分析了幅度谱对于刻画物体显著性的重要作用。基于两个准则设计检测方法:一是因为光学扩散效应,红外图像中背景区域具有与小目标不同的局部方向性;二是融合多种特征能够有效提高算法对虚警源的检测能力。该方法引入超复数矩阵,融合物体方向信息、运动信息和灰度信息,能够很好地检测出红外图像中的虚警源,特别对小虚警源具有更佳的检测性能。（3）提出一种基于重构误差的红外虚警源检测方法。本文使用目标中心先验和背景四周先验,利用图像四周区域建立背景字典。通过稠密和稀疏两种方式对图像进行重构,并将重构误差归一化为显著值。再进行基于上下文的误差传播修正,图像分块后的目标偏置的噪声抑制。最后使用一种基于条件随机场的显著图融合方法,将稠密和稀疏模型产生的两幅显著图优势互补地结合起来。该方法能够有效检测出红外图像中的虚警源,特别是大虚警源。通过与多种同类经典算法进行指标定量对比和视觉定性对比,对本文所提出的两种红外虚警源检测方法的检测性能进行了评估。对比实验结果表明,本文算法产生的显著图中的背景噪声得到了更好的抑制,同时能够均匀平滑地突出显著物体内部区域。将本文两种算法结合起来,能够有效应对天基红外预警系统中各种尺寸大小的红外虚警源检测任务,具有略高于同类经典算法的检测性能。