红外成像具有较强的抗干扰能力，利用红外成像传感器实现目标实时跟踪己经成为精确制导武器的核心技术。机场作为重要的战略目标，不但在军事上有着极为重要的意义，而且是国民经济链条中不可缺少的一环。装备了机场跑道识别器的导弹对敌方机场的打击效果会更显著；在新型民用飞机上也开始试验用跑道识别技术来进行着陆导航，与传统的方法相比，新技术主动性和抗干扰能力更强。因此机场的检测成为红外图像识别中的重要分支，应用于飞机着陆自动驾驶、导航制导等诸多领域。无论从军用还是民用角度，本课题的研究都具有重要的实际意义。　　 本课题所涉及的机场跑道检测系统主要由四部分构成：图像预处理、边缘检测、特征提取、目标检测与定位。为保证系统稳定性本课题选用相对比较传统、成熟的算法，并根据系统实时性需求进行适当改进。　　 在对红外图像处理及机场跑道检测技术深入研究的基础上，首先对红外图像噪声特性及各种滤波方法进行了探讨，结合部分排序法和窗口相关性，提出了一种新的改进的中值滤波方法，在有效抑制噪声的同时，大大降低了中值算法中排序的运算量；然后对比几种常用边缘检测算子的特点，综合考虑边缘提取效果及算法复杂度等因素，改进了两次Sobel结果相减的边缘细化算法，提取到满意的单像素边缘；最后使用基于直线提取的方法检测机场跑道边缘，设计了一套快速的多分辨率Hough变换方案，减少了算法运算量。　　 基于多片ADSP-TS201处理器之间的通信规程，作者结合ADSP-TS201的体系结构，给出了一些DSP编程中的优化方法。将系统各模块算法移植到VisualDSP++5.0环境中，并在多DSP处理系统上进行了并行优化调试，对核心模块程序采用了汇编级优化。实验表明，优化后本系统处理速度比原始C代码提高了15倍，能够在20ms内完成对一帧红外机场图像的检测。