La capacidad de detección de objetivo de un sistema de detección de pequeños objetivos infrarrojos (ISTD) es ventajosa en muchas aplicaciones. La naturaleza altamente variada de la imagen de fondo y las características de los pequeños objetivos hacen que el proceso de detección sea extremadamente difícil. Para abordar este problema, este estudio propone un sistema de modelo de parche infrarrojo utilizando la minimización de la norma nuclear ponderada no convexa (IPNCWNNM) y el análisis de componentes principales robusto (RPCA). Como se observa en los métodos más avanzados de imágenes de parche infrarrojo (IPI), los bordes, a veces en un fondo abarrotado, pueden ser detectados como objetivos debido al encogimiento extremo de los valores singulares (SV). Por lo tanto, en este trabajo se han utilizado un IPNCWNNM no convexo y un RPCA, donde se asignan pesos variables a los SV en lugar de los mismos pesos para todos los SV en la minimización de la norma nuclear existente (NNM) de los métodos basados en IPI. El método de dirección alternativa de multiplicador (ADMM) también se emplea en la evaluación matemática del trabajo propuesto. Las evaluaciones observadas demostraron que en términos de supresión de fondo y eficacia de detección de objetivos, la técnica sugerida funcionó mejor que los métodos de referencia citados.