红外技术具有作用距离远、隐蔽性强、可昼夜工作等优点,已被广泛应用于导弹制导、军事侦察等领域。然而在红外反舰制导中,天空和海面背景易受季节、气候、温度等因素影响,给舰船目标检测带来诸多干扰；并且早期远距离成像的舰船小目标没有大小、形状、纹理等特征,使复杂海空背景下的舰船目标自动检测困难重重；但同时舰船目标总位于海天线区域内,确定海天线可缩小目标的搜索范围和抑制海天线区域外不必要的噪声干扰。因此本文首先深入分析了本课题红外图像的特征和背景抑制算法,然后重点研究了海天线的提取和小目标检测。根据海天线区域的灰度过渡特性,给出了一种基于背景行均值曲线突降区间的海天线定位算法,并通过与另外三种海天线提取算法的比较和分析,得出本文算法具有在海天线模糊、海面跌宕起伏的环境下准确快速定位海天线的优势。根据舰船目标的“亮斑”特性和相邻帧间的稳定性、连续性,采用了本文的邻域均值自适应阈值分割法和航迹关联相结合的检测算法,确保了检测结果的可靠性。其中的邻域均值自适应阈值法能较好地抑制海浪、云层杂波干扰,且能以高达95%的准确率检测出舰船目标。