【摘 要】
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“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、
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“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。 本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 of Gaussian，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，本文对该方法在 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。
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