低信噪比弱目标的检测与跟踪是精确制导技术中的重点和难点，是提高精确制导技术以及精确制导系统的关键技术之一。对于低信噪比微弱目标的跟踪问题，最大困难来自目标检测，由于目标基本上被噪声所淹没，无法利用传统的图像技术处理。　　 小波分析由于具有时频局部化特点和多尺度分析特性，在图像处理领域得到了广泛应用。基于空间域的提升方法是构造小波和实现小波变换的一种新方法。使我们能够用一种简单的方法去解释小波的基本理论，同传统小波变换相比，它计算速度更快，计算方法更简单，而且适合于整数到整数的变换，易于硬件实现。　　 本文通过对图像处理领域中的弱目标检测算法以及海天背景下的弱目标的特征进行研究，结合实际课题的需求提出了基于5/3提升小波变换的加权局部模极大值检测海天背景下弱目标检测的算法。　　 由于背景噪声以及海面杂波的干扰使得海天背景下的弱目标检测存在较大的困难。小波变换的多分辨率分析性质能较好的提取出图中的突变点，也就是能很好地提取出弱目标的边缘，但是大量的海面杂波也会被提取出来，因此有必要先对图像进行预处理，平滑海杂波，去除噪声点。本文采用阈值分割以及中值滤波方法进行处理，其处理效果良好。但同时了也去掉了弱目标的部分边缘信息，若用简单的小波变换模极大值提取边缘，其边缘信息较少，不能较好地放映出目标的真实轮廓，因此本文采用了加权模极大值方法，可以提取出更多的边缘信息，较好地放映出了目标的真实轮廓信息。结合实际课题中的实时性要求，为了减少计算量、提高处理速度本文结合各种小波的性能以及DSP处理器的特性，充分利用提升小波的快速性以及5/3小波滤波器系数的特殊性进行了算法的优化，提高了处理速度。　　 在实验中利用MATLAB进行建模仿真，DSP实现。结果证明，此方法能够在低对比度条件下准确地检测目标，能够较好地抑制海浪等背景对目标提取的干扰，准确地检测出目标。