红外图像小目标检测是近年来国内外学者研究的一个热门课题，目前已有很多研究成果，并能取得良好的检测效果，但是这些算法有一个共同的特点就是处理的数据量大，且算法复杂，实时性差。　　 FPGA具有大规模、高集成度、高可靠性、灵活性高等特点，允许构建高度并行的器件结构，具有处理极高运算量的能力，还可以集成系统中的其他器件，削减系统总成本。所以本文构建了一个以FPGA为核心的红外图像目标检测系统，研究如何将目标检测算法在FPGA内硬件化实现，提高检测的实时性。　　 本文主要研究了基于数学形态学的Top-hat变换和局部自适应阈值分割算法在FPGA中的实现。采用基于数学形态学的Top-hat变换先对采集到的图像进行高通滤波处理，处理后的图像背景被抑制，小于结构元素的噪声点和目标点被保留下来；然后通过局部自适应阈值分割将图像二值化，进一步剔除噪声点。　　 处理后的图像数据通过VGA接口实时在显示器上显示，FPGA外围扩展了一片SDRAM用于显示过程中图像数据的缓存。采用Altera提供的SDRAM控制器IP核简化与FPGA的接口，通过设计合理的读写控制状态机，实现对图像数据的读/写操作。　　 仿真和实验证明，本文的算法取得了良好的效果。