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根据物理学的理论可得知任何物体只要其温度超过热力学温度的绝对零度时,均会产生红外辐射。从信息观点出发，红外系统本质是信息接受系统。由景物产生的红外辐射量,需做一定的分析计算以提取有用的信息量，如辐射强度，辐射亮度的空间分布和辐射谱分布及有效辐射面积等。由目标发出的红外信号往往是相当弱的，从噪声中检测出目标信号是红外系统必须解决的首要问题。一般目标辐射的红外射线相对于其背景而言要强一些,如船舶的发动机，导弹的尾喷,潜艇的发动机机等高温部分，以及它们在高速运行时与大气摩擦的部分等，在红外成像时将会形成亮的部分。小目标在频域上处于图像的高频部分。红外信号检测需要研究信号的形式、检测准则和检测方法,检测到的信号往往需要作各种形式的处理。信号处理系统的任务就是检出所需要的目标信息，滤波技术、相关技术、图像处理技术以及各种背景抑制技术等在红外系统中都得到了广泛的应用。红外目标成像特点可以概括如下[1]：27673
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1) 红外目标成像是基于目标与背景温差的温度特性形成的；
2) 红外成像是低对比度、低信噪比且边缘比较模糊图像；
3) 红外图像影响因素复杂。
对于海空背景下的红外图像，海天线的检测是一个十分重要的问题。因为远处红外小目标一般出现在海天线附近，而海天线区域以外的天空和海洋区域，存在较多的海杂波及云层的噪声干扰，所以，主流的检测方法都是先进行海天线及海天线区域检测，再在海天线区域内检测目标。通过检测海天线可缩小目标的搜索区域，这对于减少后续目标检测识别工作的运算量、抑制海天线区域外不必要的噪声干扰等一些问题有显著的作用，以达到降低虚警概率的实际作用。论文网
海天线检测方法的研究中，一般主要根据海天线区域亮度变化较剧烈的特点来进行检测。按照海天线拟合的角度主要分为两种：采用直线拟合的算法和采用Hough变换的算法。曹琦等人基于梯度以及能量积累的方法进行海天线检测[2]；黄英东等人使用检测直线的hough变换，检测出海天线探测海天线区域[3]。以上方法均在图像成像效果清楚，海天线干扰小的情况下，识别定位比较准确。但是在噪声大，或云层，波浪等干扰较多以及海天线倾斜时，较难实现对海天线的准确定位。
在海空背景下小目标的检测方面，史泽林等人提出小波互能量交叉算法，即利用小波变换得到的各尺度，水平、垂直方向的细节图像相乘，得到小波互能量交叉图像，进而进行目标检测[4]。原始互能量交叉算法在进行海空背景小目标检测时，由于在垂直方向上海空背景下目标信息较微弱，若不加区别的和水平方向的信息相乘，会导致目标信息的大量丢失，不利于突出目标。
本论文在以上海天线检测方法的基础上，提出基于小波变换的海天线检测方法，为进一步实现海空背景下小目标准确检测提供可作参考的依据。