本发明公开了基于集成融合特征的红外弱小目标检测方法，涉及机器学习领域，其包括获取红外弱小目标的初始图像作为训练集，建立分类器，得到训练好的模型；获取待检测图像并通过高通滤波器对其进行滤波；对滤波后的图像进行恒虚警阈值分割；对分割后的二值图像进行候选目标区域标记，并计算其中心坐标；根据每个候选目标的中心坐标，在待检测图像中取图像块；提取每个待测图像块的特征参数；通过训练好的模型对待测图像块的特征参数进行分类，得到并输出目标的中心坐标，完成目标检测。本发明融合特征的分类能力更强，不仅能够提高分类精度，还可以加快收敛速度从而实现减少分类器参数的目的；面对复杂应用场景由足够的适应性，便于工程应用。