针对超大视场红外凝视成像系统用于目标检测时存在的背景复杂、杂波干扰多、目标信息少等问题, 提出了基于空时域融合处理的目标检测方法。该方法在空域部分优化设计Robinson算子, 完成单帧图像的目标初始检测; 然后结合超大视场成像特性, 利用基于天地线检测的图像区域自动划分和空域虚警抑制方法, 有效滤除非目标检测区中的疑似目标。在时域部分则兼顾目标时域特征, 采用基于时域多特征约束的邻域判决法对真实目标进行时域确认。开展了月空背景下的空中目标检测试验, 验证了本文算法的有效性。试验表明: 经空域部分处理后, 原始图像中的背景杂波干扰大大减少, 目标局部信噪比提高了1.3倍以上, 而且疑似目标数目减少了70%; 经时域部分处理后, 可成功检测出红外弱小目标, 并输出其轨迹, 检测概率在95%以上, 而虚警率不足1.5%, 最低目标检测信噪比为2.86。实验表明: 本文方法适用于超大视场图像的红外弱小目标检测, 对地物背景、恒亮孤立点源、瞬时强噪声等干扰有较强的抑制能力, 对点状运动目标有良好的检测效能。