在现代海战中,对海上目标的有效检测,已成为各国海军密切关注的重大课题.红外目标的检测是舰船和岸基警戒系统的关键组成部分.随着现代战争级别的不断升级,对高科技的依赖和运用的要求也不断提高.因此,对红外检测也提出了更高的要求,既要保证较高的检测概率和较低的虚警概率,又要具有实时性.而经典的海上红外目标检测算法,还不能满足这些要求,因此有必要研究更先进的技术.小波变换是信号和图象处理的一种强有力的工具.随着小波技术的发展,很多人开始利用小波变换来进行弱小目标检测,为红外弱小目标检测技术提供了新的思路.本文回顾了国内外海上红外图象目标检测的一些方法和经验,提出了一种基于小波变换的目标自动检测方法,以实验验证了该方法的可行性.在分析海空场景图象特征的基础上,利用小波多分辨率分析和小波变换良好的局部分析特性,研究了图象预处理和目标检测的小波分析方法,将小波分析的思想贯穿于自动目标检测的全过程.本文提出了基于小波多尺度分析的水天线检测方法.该方法采用多分辨率组合带通滤波,对海空场景图象进行多级小波分解,利用小波分解的水平方向和垂直方向的高频分量,综合多个尺度下的模极大值信息,由粗到精定位水天线.利用了非分除小波分解的各方向及各尺度之间的高频分量进行互能量交叉,进一步突出了目标.依据水天线的定位参数,结合加权处理和门限处理,抑制噪声的影响,利用序列图象间目标的相关性及噪声的不相关性进一步增强目标并抑制噪声.构造了平均能量函数,通过能量判决来完成目标检测,并以双窗口不相似度量定位出目标.本文在最后对所提出的海面目标自动检测的小波方法进行了大量的实验.测试了水天线对检测结果的影响,并找出了比较合理的加权函数系数及门限值.在单帧图象下,几种比较复杂的海空背景的情况下,对检测算法进行了分析,验证了处理单帧图象时算法的有效性.在单帧图象检测的基础上,做了序列图象的目标检测实验,证明本文所提出的目标检测算法具有良好的效果.