复杂条件下的海空远距离红外目标检测一直是图像处理领域的热点和难点。实际应用中常常要求红外探测系统能够在尽可能远的距离捕捉到目标并获得目标的相关信息,这导致红外图像上目标的成像面积小、缺乏明显的结构特征和亮度特征;同时由于云层干扰和海杂波的干扰,使得到的图像信噪比较低,目标容易被淹没在背景噪声和杂波中。因此,海空背景下的目标检测变得更为困难。为了在不同的海空背景下实现对不同尺寸目标的稳定而自适应的检测,同时减弱海面杂波和孤立噪声点带来的影响,本文针对两个最新的单帧红外图像小目标检测算法做了深入的研究和改进,在目标增强、背景抑制、高真阳率、低假阳率、实时性等性能上做了优化,具体研究工作包括两个方面:针对复杂海空背景图像中背景杂波和孤立噪声点的消除、对不同尺寸目标的自适应检测以及更好的海空图像背景抑制效果,研究并改进最新的基于线的图像重构和信息熵增强算法。由于在复杂海空背景下,原算法中的信息熵增强在增强目标的同时也增强了噪声,导致小目标淹没在背景中,难以区分出来;同时该算法对不同尺寸的目标无法自适应检测。因此,本文在该算法的基础上取消信息熵增强并增加目标的自适应半径计算,提出了基于线的自适应图像重构红外小目标检测算法,使其能够自适应地检测不同尺寸的目标。新算法与Top-Hat算法、小波变换等五种算法进行仿真实验对比。实验结果表明,在不同的海空背景下,新算法对不同尺寸的目标能够实现稳定而自适应的检测,保证高真阳率、低假阳率,并且在背景抑制的表现上优于其他算法。该算法适用于实时性要求不高的复杂海空背景下的红外小目标检测。针对海空背景下红外小目标检测的实时性、更好的目标增强和对图像边缘海杂波的背景抑制性能,研究并改进了最新的基于块对比度测量计算的算法。原算法能够对不同尺寸的目标实现自适应检测,但不适用于复杂海空背景。考虑到海杂波存在明显的方向性,因此本文在其基础上增加多方向复合窗口、结合对比度和灰度同时进行目标判定,使其适应于复杂海空背景下的红外小目标检测;同时,针对恒定的图像分割阈值对不同情况的适应性差的问题,本文采用自适应控制算法调节图像分割的阈值使其能够适应不同的情况,从而提出了结合块对比度测量、多方向复合窗口和自适应控制的红外小目标检测算法。新算法与Top-Hat算法、小波变换等六种算法进行仿真实验对比。实验结果表明,在不同的海空背景下,新算法对不同尺寸的目标能够实现稳定而自适应的检测,保证高真阳率、低假阳率,并且在目标增强和检测实时性等表现上优于其他算法。该算法非常适用于实时性要求高的海空背景红外小目标检测,能够检测到对比度低、能量弱的红外小目标。