随着红外探测技术的发展,红外系统在在军事和民用上运用越来越广泛。小目标的检测技术可以很好的提高红外系统的探测能力。因此,小目标的检测技术成为了当前研究的热点技术。本文结合某红外预警系统,对系统输出的红外图像进行了建模与分析。系统输出的帧频高,数据量大,又有实时性的要求,复杂的空预算法和基于时域的算法都不能很好的运用在系统中。针对实际要求,只能选用简单可靠且普遍适用的空预算法来完成检测。本文重点研究了利用高通滤波抑制背景的检测方法,基于Top-Hat滤波的检测方法和基于边缘检测的目标检测方法。提出了一种融合判断准则,采用以上三种常用的空域单帧小目标检测算法对图像进行并行处理,对三种算法的检测结果进行数据融合后得出最终检测结果。实验证明经过融合算法处理后,系统可以大幅的提高小目标的检测概率,并减低虚警率。同时针对盲元进行了分析与比对,盲元与小目标特性相似,对目标检测带来极大的干扰。本文采用基于场景的实时盲元检测算法对盲元进行检测和补偿,排除了盲元带来的干扰。针对系统要求和算法需求,本文设计了基于DSP的硬件构架来实现算法。核心处理器件为TI公司的TMS320C6455。且处理速度和系统存储容量留有进一步扩充的余地,使系统能够可靠、快速的完成红外弱小目标检测告警。