红外成像技术具有隐蔽性好、抗干扰性能强等优势,已经普遍应用在了军事和民用领域中。在实际应用中,由于目标距离红外成像系统较远,使得红外目标成像面积小、缺乏形状和纹理特征,导致目标的检测和跟踪非常困难,因而实现对红外小目标准确有效的检测与跟踪是一个重要而又困难重重的任务。本文的主要研究工作和成果如下。在图像预处理方面,本文分析和归纳了红外图像的特征和常用的图像预处理方法。针对传统Robinson Guard滤波算法的局限性进行了分析,结合视觉对比机制,提出了一种改进的Robinson Guard滤波的红外背景抑制方法。通过实验分析可知,本文提出的方法能够自适应地调整滤波器窗口尺寸,对尺寸不同的小目标具有良好的适应性,可以有效抑制不同的红外背景。在目标检测方面,针对传统Robinson Guard滤波方法容易受到背景和噪声的影响,提出了一种基于Top-hat变换和改进Robinson Guard滤波相结合的小目标检测算法,该算法具有良好的检测效果和鲁棒性。同时,依据红外图像的频率特性,在频率域利用高斯低通滤波和频谱残差法来获得显著图,在空间域采用Robinson Guard滤波算法来进一步滤除显著图中的残留背景和噪声,通过实验分析得出,所提算法能较好的检测出背景比较复杂和信杂比较低的图像中的小目标。在目标跟踪方面,本文研究了Kalman滤波算法和SIFT匹配算法。由于Kalman滤波算法对具有较大机动性的目标难以精确跟踪,本文采用Kalman滤波对目标下一时刻的速度和加速度进行估计,将当前帧目标的真实位置和估计得到的速度、加速度信息结合起来,利用物体的运动规律间接估计出下一帧目标的位置信息。当检测算法未能准确检测出小目标时,采用SIFT匹配算法将未检测到的小目标的估计位置与前面检测到的小目标进行匹配,以弥补检测算法的不足,提高系统的跟踪性能。