复杂背景下红外弱小目标检测与追踪技术一直是遥感成像应用领域一项复杂而艰巨的课题。利用高帧频红外面阵成像系统采集到图像的强帧间相关性特征，设计了一种多帧累加的时域信噪比的弱小目标检测方案。同时利用目标运动的连续性，采用多帧确认的方法关联目标，输出真实目标运动轨迹。实验结果表明，算法在vs2013上运行的平均运算时间为23 ms，检测到的目标最低信噪比为2.91，同时对多目标的检测具有较强的适应性。

激光雷达传统的成像方法需要经过长时间积分探测生成光子计数统计直方图的方式来减少背景噪声的影响, 获得目标场景的深度估计信息。为了快速准确地获取目标场景的3D图像, 提出基于光子计数激光雷达的三维距离图像时域去噪算法。该算法不需要生成光子计数统计直方图, 利用信号和噪声在时间轴上不同的分布特性, 结合了泊松过程统计规律。此算法提高了信号的探测概率, 能够在低信噪比的环境下将信号和噪声分离, 获得目标场景准确的3D图像。实验结果表明在低信噪比的条件下, 此算法获得深度图像的RMSE与传统基于最大似然估计成像方法相比成像精度至少提高了3倍。有利于激光雷达三维成像在高背景噪声环境下的使用, 拓宽了激光雷达的应用范围。