本发明一种利用样本特征学习分类的红外弱小目标检测方法：设含有目标的区域为正样本，背景区域为负样本，且已从实际红外图像中获得足够多带标签的正负样本。首先，从灰度分布、边缘、信息熵和能量四方面对样本分析，提取出拟合残差、中心周围对比度、边缘拟合圆半径、边缘拟合圆圆心偏移量、边缘拟合圆圆心距方差、基准信息熵对比度和纹理能量对比度7个特征；然后，通过包裹式选择、前向搜索方式，将受试者工作特性曲线下方的面积作为评价指标，从所有特征中选出最优特征子集；随后，提取正负样本的最优特征子集训练支持向量机分类器，进行监督学习；最后，通过对图像进行高帽变换预处理得到候选目标，并通过分类器甄别筛选得到最终检测结果。