针对高光谱图像目标检测问题，提出了一种基于自适应核联合表示的高光谱图像异常检测方法。相比于稀疏表示强调系数向量的稀疏性，基于联合表示的检测算法更强调背景字典中每一原子对联合表示的贡献，并且系数求解更加简单直接；在基于向量2-范数极小化问题求解联合表示系数时，引入相似性正则化矩阵与和为1的条件对系数进行约束，以增强算法的稳定性和分辨力；进而将联合表示检测算法扩展到核空间，利用高光谱图像的局部统计特性进行核参数自适应选取，增强了核参数的局部适应性。为验证该方法的有效性，采用一幅实测高光谱图像中的两个感兴趣区域进行仿真实验，并与传统异常检测方法的检测结果进行对比分析，结果表明该方法具有较传统异常检测方法更出色的检测效果。