红外成像技术是依靠被动接收目标红外辐射来工作的，广泛应用于红外制导、红外预警、监控、目标搜索与跟踪等军事及民用领域。相比于雷达探测，红外搜索系统具有易于隐蔽、角分辨率高、抗电磁干扰能力强，体积小、重量轻以及机动性强等优点，正逐渐成为现代防御体系中的一个重要组成部分，受到各国军工部门的重视。对于实际的武器系统，尽可能提高目标的探测距离，以争取在最有利的时机获得来袭目标的相关信息成为掌握现代战争主动权的重要因素。但当目标距离较远时，目标在红外图像中表现为点目标，仅占很少的像素，没有形状等目标特征可以利用。而且成像系统的噪声及复杂背景的干扰使目标信噪比受到影响，目标容易被强噪声和背景淹没。所以相比于其它红外目标检测问题而言，复杂背景条件下红外小目标检测成为一项具有理论意义和实用价值的研究课题。　　 本文将从复杂背景下红外小目标检测技术的一些关键性问题入手，重点研究红外背景抑制技术、数据关联技术和图像测距技术，从而最终实现复杂背景下红外小目标的稳定检测。　　 本文在背景抑制技术方面，首先介绍了几种常用的空域红外小目标背景抑制算法，然后在比较研究了各种算法的基础上，提出了一系列基于分类的背景抑制方法。针对既有复杂背景又有平坦背景的红外图像，提出了基于背景复杂度分类的背景抑制方法，对红外图像中的背景进行分类，分类过程中为了控制计算量，先对红外图像进行小波变换，提取分辨率较低的低频图像，这样既不影响分类效果又保证了实时性，然后再依据分类结果进行多阈值分割，实验结果表明对于既有复杂背景又有平坦背景的红外图像，背景得到抑制，检测率得到有效提高。另外针对复杂云背景下的红外图像，提出了两种基于背景分类的背景抑制方法，分别为基于光流估计的背景抑制方法和基于速度矢量直方图的背景抑制方法。这两种方法都基于多帧检测，分别通过光流估计和统计的速度矢量直方图检测移动的云区，并通过降低这部分云区的虚警率，达到抑制背景的目的。然后通过实验分析，这两种背景抑制方法大大较低了云区中的虚警率。　　 在背景抑制技术方面，还对目标及背景的频域特性进行了分析，分析了传统的频域红外小目标背景抑制算法，然后针对目标及背景的频域特性提出了一种基于复滤波器组的背景抑制方法，引入分频段的思想，利用目标和背景在各频段上分布特性的差异，进行分频段处理，然后再将处理的结果进行加权融合，对目标所在主要频段的处理结果加强，对背景所在主要频段的处理结果进行削弱，从而使背景得到进一步抑制，目标信噪比有所增强。并对后续目标分割过程中的恒虚警技术进行改进，对背景统计过程中统计图像的选择、邻域窗口形状和大小的选取及统计数据的选取这三个关键技术进行改进，使得红外背景图像分布特性的统计更为准确。然后通过实验对基于复滤波器组的背景抑制方法和改进的恒虚警检测进行了分析验证，可以发现目标的信噪比明显提高，检测率及虚警率都得到改善。　　 对于基于多帧检测的数据关联技术，分析了贝叶斯框架在红外小目标检测中的应用，提出了一种基于多特征观测概率的多假设数据关联算法，通过简化多假设算法，并尽可能多的利用小目标在空域及时域的分布特性，构造点迹的航迹特性，建立航迹置信度的数学模型。同时还设计了带有方向性的初始波门、航迹关联中自适应调整的波门以及多维波门的关联技术，最后再根据目标的先验特征及各航迹的置信度，实现背景抑制后的目标二次检测，进一步降低虚警率，并通过实验对该方法进行了验证。　　 最后针对红外探测系统被动测距技术，设计了对移动目标快速定位的单站式被动测距算法，提出一种基于最优化函数的被动测距算法。利用目标和探测系统的坐标信息，通过设计最优化函数，逐步迭代出目标距离。并且设计的最优化函数利用蒙特卡洛方法进行了验证，同时为了满足实时性要求，迭代过程要保证收敛速度。最后通过实验验证了该方法的有效性。　　 本文正是从复杂背景下红外小目标检测技术的一些关键性问题入手，解决了各种困扰复杂背景下红外小目标检测的技术难题，最终推动复杂背景下红外小目标检测技术的发展。