烟尘环境下的目标探测会出现图像信息模糊、细节缺失、探测率低、实时性差等问题。针对单一传感器获取的图像信息进行暗通道去雾或图像增强等处理方法已不适合烟尘环境等恶劣环境下的目标探测,基于异源图像融合的多光谱目标探测技术可解决烟尘环境中无法探测目标的难题,同时针对烟尘环境下目标探测并不局限于PC硬件平台,本文针对FPGA的特点,对多光谱配准融合算法进行优化和改进,基于FPGA图像融合设计搭建了多光谱目标探测系统用于烟尘环境下行人目标探测。本文主要研究内容如下:首先完成了烟尘环境下多光谱目标探测系统设计。分析系统需求,设计系统总体方案,对烟尘环境造成图像降质的原因进行分析,完成FPGA开发平台设计和图像采集设备选型,设计烟尘箱,进行模拟烟尘环境下烟尘浓度照度内场实验和烟尘环境下多光谱目标探测外场实验,为在不同烟尘环境下自适应选择对应的图像融合策略提供理论和实验依据,为后续搭建烟尘环境下基于FPGA的多光谱目标探测系统提供基础。然后对多光谱图像配准融合算法进行研究。从各相机成像特点、算法适应性、时间和复杂度出发,利用改进灰狼算法优化了基于最大熵阈值分割和互信息最大化的图像配准算法,将可见光图像转换到Lab色彩空间下,对短波红外图像进行引导滤波下的改进Retinex处理,使用改进的引导滤波图像融合算法对多光谱图像进行处理,使整个算法适用于FPGA较好较快的完成不同烟尘浓度下的目标探测工作。其次进行硬件设计。基于FPGA K7系列的XC7K325T-2FFG676C完成烟尘环境下多光谱图像采集和双目对比显示的主要图像接口、核心处理模块、电源模块和缓存模块的选型和相关电路设计工作,为整个系统提供硬件基础。最后完成逻辑电路设计。完成多光谱配准融合算法下沉FPGA实现烟尘环境下目标探测工作,完成多光谱图像采集模块、缓存模块、配准模块、融合模块、串口控制融合策略模块与显示模块的硬件逻辑电路设计。实验结果表明,本系统能够在不同烟尘浓度下较快较好的完成目标探测任务,效果达到预期,为后续工作奠定基础。