随着当今世界武器装备的迅速发展,飞机、导弹等目标飞行速度更快,隐蔽性更好,这就要求在现代战争中要及时地检测出来袭目标,并给与精确打击。因此在跟踪来袭目标时要对采集的图像进行快速的处理。红外探测警戒系统被动地接收来自目标的红外辐射,具有隐蔽性良好、抗干扰能力强、可全天时使用等优点,被广泛地应用于红外告警和精确制导等武器装备系统中。因此,如何最大限度地提高对红外目标的探测能力和探测范围,尽可能在远距离外获取来袭目标的相关信息,对提高信息对抗系统的性能具有重要意义。但是由于单个系统的探测视场有限,当运动目标离开监控视场,系统便失去了对目标的跟踪。因此如何使探测系统自动地跟踪红外弱小目标,增加系统的探测范围,是一项具有重要理论意义和工程应用价值的前沿课题。本文首先对红外图像进行理论分析,对多种背景抑制、目标检测算法进行分析比较,主要研究了基于偏微分方程和自适应阈值分割方法实现对运动目标的检测,并利用数据关联和Kalman滤波完成运动目标的跟踪。然后,在DM642为核心的硬件平台上,完成视频采集、背景抑制、目标聚类、目标跟踪、云台控制等功能,根据目标在图像中不同的位置,给转台(或者云台)发送不同的运动指令,使像机能够自动地对目标进行跟踪,实现红外弱小目标的实时地检测与自动跟踪。试验表明,本文设计的基于DM642的红外弱小目标实时跟踪及云台控制系统,各个功能模块均能满足总体对视频图像处理平台的设计指标要求。该系统可以实时地对目标进行检测,并能够自主跟踪,使目标始终处于视场中,取得了良好的检测跟踪效果。