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小目标检测与识别技术一直是光电探测跟踪系统的关键技术之一。本文围绕强背景杂波条件下的小目标检测技术，进行了深入而细致的研究，旨在提出一些有针对性的技术路线和方法，以解决应用领域中的一些难点。主要研究内容如下：
⑴根据小目标的成像模型，提出了基于点扩散函数噪声抑制技术。通过分析图像的高斯偏移模型，有效提取出图像中与目标高斯模型最相似的候选目标点，抑制背景和杂波。
⑵利用图像等效椭圆的差别，本文从模式识别的形状匹配角度提出了一种新的目标识别算法。该算法利用图像中目标和伪目标点在等效椭圆性质上的不同，去除与目标匹配较差的噪声点，从而识别出匹配度较高的目标点。
⑶在小目标图像的图像增强、噪声抑制和目标分割等方面，提出了一些新的技术和方法。仿真实验表明，相比较其他的图像处理算法，能取得更好的效果。
⑷根据工程应用的实时性要求，分析了实时跟踪平台(DSP+FPGA)的结构，结合小目标检测方法应用的特点，解决了在FPGA中实现指数求解的难题，进而在FPGA中实现了低对比度小目标图像的增强算法，实现了检测算法的实时应用。通过DSP的EMIF口的异步方式传递数据到FPGA，实现参数的实时改变，从而可以改变图像的增强效果，试验取得了满意的效果。