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针对复杂背景下低信噪比的红外小目标图像，提出一种基于Top-hat变换的最大化背景预测的红外小目标检测方法。该方法先通过Top-hat变换对目标进行粗分割，再进行最大化背景预测，并结合后续帧通过邻域判决法将红外小目标检测出来。该算法能增强区域背景抑制后的目标像素与残留下来的背景像素之间的灰度对比度，提高目标的信噪比，从而更有效地抑制背景，降低虚警概率。实验结果表明该方法是有效的。