红外搜索和跟踪系统(Infrared Search and Track,IRST)是一种被动的信息获取和处理系统,它通过接收目标及其背景的红外辐射来搜索和跟踪来袭的导弹、飞机等威胁目标。它具备隐匿性强、可全天时工作和不易被反辐射导弹攻击等诸多优点,它与主动探测的雷达搜索跟踪系统正好优势互补,二者结合可以构成大空域、高性能的搜索告警系统,因而它在海、陆、空等高价值军事平台中获得了广泛的应用,并发挥着巨大的军事效能。IRST系统于20世纪70年代开始研究,90年代才研制出能满足战术性能要求的装备,其典型代表是西方海军战舰列装最多的法国研制的“旺皮尔”(VAMPIR),它采用时间延迟积分(Time Delay Integration,TDI)工作模式的红外线阵器件方位扫描,实现360°全向大视场的红外光图信息采集,其全向信息采集周期约9~13秒,即数据刷新率为0.08~0.1Hz。进入21世纪以来,导弹技术获取了快速的发展,其飞行速度从以往的亚音速提升到了几马赫,其作战方式也多样化了,如有单发、多发和多方向攻击等作战方式。因此,为确保军舰、飞机、导弹发射车等高价值军事平台的安全,当今世界各军事强国都在竞相研制全向信息采集速率≥10HZ的基于红外焦平面阵列凝视成像和采集全向红外光图信息的IRST系统,本人参与了我校全向IRST系统科研项目,对系统信号处理等技术进行了深入研究,提出了一套适用于全向IRST系统的高性能图像与信息处理算法。论文主要研究工作及创新点如下:(1)全向图像预处理技术:全向快速IRST系统对红外目标的检测与跟踪性能首先取决于图像的质量。由于全向IRST系统采集的红外图像存在着高背景、低反差和噪声源较多等特点,而且相机输出的是高比特(14bit)图像。因此,在对红外全向图像进行拼接和检测之前,必须对系统所采集的红外图像进行预处理。传统预处理算法往往不加区分地同时对背景区域和目标区域进行增强,这容易放大背景噪声,影响系统性能。据此,本文在分析现行算法优劣的基础上,提出了一种基于区域选择的红外图像快速预处理算法,它依据区域指导的思想首先检测出信息较为丰富的感兴趣区域,然后依据区域检测的结果对感兴趣区域采取自适应地压缩与增强,它既减少了处理的区域,又有效地提升了感兴趣区域的对比度,为全向IRST系统后续的图像快速拼接和检测创造了有利条件;(2)全向图像拼接技术:在高性能的全向IRST系统中,其方位360°的全向图像通常是采用多幅彼此相邻的图像按序拼接而成的。因此,图像拼接技术直接影响着全向图像的质量和告警系统的性能。针对国内外现行红外图像拼接技术多由可见光图像拼接技术移植而来,以致其耗时长,难以适用于全向快速IRST系统的问题,本文提出了一种快速的红外序列图像拼接算法,它通过对序列图像在变换域的初配准和基于图像特征的精确配准等处理,大幅度地减少了拼接过程中的运算量,有效地压缩了红外序列图像拼接的耗时,增强了全向IRST系统的实时性;(3)全向图像中的红外弱小目标检测技术:复杂背景下的红外弱小目标快速检测是全向IRST系统中的高难技术。针对传统的弱小目标检测算法存在着算法过于复杂、计算量大且其结果又依赖于参数选择等不足,本文结合弱小目标在图像中的视觉显著性特性,提出了一种基于目标时空域特征及能量分布等多种特征融合原理和先粗后细分步实施策略的红外弱小目标检测算法,该算法相对于传统目标检测算法,不仅检测性能好,而且耗时较少,实验验证了该算法的正确性和有效性;(4)系统硬件平台:为了实时实现全向IRST系统的图像与信息处理算法,参与研制了一套以FPGA与DSP为核心的图像与信息处理硬件平台,该硬件平台不仅其功能和性能均能达到全向快速IRST系统的指标要求,而且还具有可靠性高和扩展性较强等优点。