摘要:"红外弱小目标检测"是红外搜索跟踪系统、红外雷达预警系统、红外成像跟踪系统的核心技术,因此红外小目标的检测是当前一项重要的研究课题.目前的发展方向是研究运算量小、性能高、利于硬件实时实现的检测和跟踪算法.该文在前人研究的基础上,着重研究了Marr视觉计算理论在红外小目标检测技术中的应用.从Marr算法的理论基础——高斯平滑滤波器与拉普拉斯算子的相关知识以及Marr的计算视觉理论基础开始,进行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)滤波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G滤波器在人类视觉、边缘检测、边缘处理的物理意义以及神经生理学意义方面的分析讨论,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)实现的基于Marr计算视觉的红外图像小目标检测方法.该方法可根据目标大小自动设计检测模板,在滤除不相关的噪声的同时又保留闭合的目标边缘,从而检测出目标.将该方法用FPGA实现,满足了检测过程中的实时性.考虑到工程中的应用,该文对该方法在FPGA中的具体实现给出了设计总体思路和详细流程.由于FPGA具有对图像数据的实时处理能力,而且该算法在FPGA中的具体实现中对资源的合理使用进行了综合考虑,因此该算法能够实时、有效地实现目标检测.并在此基础上对小目标的检测研究前景进行展望.