针对现有的反狙击手探测设备体积较大的缺点, 设计了一种微小型光电探测器, 采用基于SoPC的处理电路, 通过小型化设计与低功耗设计, 使得整机重量小于1kg, 整机功耗小于5W, 可直接安装在狙击枪上使用。同时具备昼夜瞄准与探测的能力, 最远探测距离可达1km, 探测到敌方狙击手后, 可立即进行打击, 大大增加了作战实用性。

介绍了一种自适应红外图像非均匀性校正方法及其FPGA实现。该方法能够实时计算校正系数， 并能够保证校正质量。首先利用两点定标校正法获得初始校正系数，然后根据焦平面阵列元的响应特性实时修正校正系 数，并通过在系数修正过程中加入修正判断，很大程度地改善了传统校正过程中的逐渐模糊和鬼影的不足。最后在FPGA硬 件平台上实现了该方法。试验结果满足实时性和非均匀性的要求，对环境的适应性较强。

针对传统DSP+FPGA设计方案结构复杂、功耗高、体积大、抗干扰性差等问题，应用可编程片上(SOPC)技术建立了多目标实时跟踪系统并提出了基于NIOS II核及其数据链路特征的软件优化方法，对系统采用的迭代投影跟踪算法和通信制导控制算法进行了优化。研究了算法结构优化，链路配置优化，代码优化，自定义指令和C2H技术，并将这些技术应用于多目标跟踪SOPC系统来优化算法结构，减少代码量，去除程序相关性并进行链路层硬件转换，提升软件并行流水性能。实验结果表明，该优化方法可使软件效率提升9~18倍。在图像序列100 frame/s，分辨率256 pixel×256 pixel的条件下，在1.3 ms内完成了单帧图像的多目标跟踪处理，470 μs内完成了单周期导航运算处理，使系统运算满足了实时处理的要求并在节约硬件成本的同时了简化结构，提高了运行稳定性。

在末制导成像阶段目标占据视场的大部分面积, 形状信息丰富, 这时对目标体上某一固定点的稳定跟踪成为最主要的需求。针对图像灰度过于集中目标难于提取的问题, 在图像预处理阶段提出了依据概率统计的图像灰度均衡的方法；为解决图像边角点的快速检测问题, 提出了图像二维投影和滑动卷积相结合的方法；最终为实现快速稳定的跟踪, 提出了依据角点匹配的形心跟踪方法。根据此算法的特点研制了FPGA+DSP的硬件平台, 充分利用FPGA的并行流水特性和DSP的逻辑运算特点, 能快速检测到目标形心和进行稳定地跟踪, 验证了方法的有效性和实用性。此方法应用在某课题上, 跟踪效果良好, 为试验的圆满成功提供了保障。

建立有效的观测模型去区分目标与背景是实现稳健跟踪的核心。提出了一种基于多特征观测的红外目标跟踪算法。灰度特征、局部标准差特征和梯度特征均以直方图的形式描述目标外观;目标观测模型的构建则根据环境自适应权衡了以上三个特征,相应的各特征权值的动态选择通过最大化目标与其他图像区域的差异完成。在粒子滤波框架下,实现目标运动状态的估计与多特征权值的选择。真实场景实验结果表明,该算法在目标外观高动态、背景强杂波的红外目标跟踪中具有更强的稳健性。

为了解决空间图像中因曝光控制不理想产生的曝光过度和拖尾问题,提出了一种基于光照变化和灵活块划分的空间图像曝光控制算法。该方法考虑大气吸收对光照辐射衰减的影响,得出了光照强度与CCD相机曝光时间的关系,推导出相应的空间图像成像模型;对前一幅图像进行分块,分别比较当前块和周围相邻块的灰度均值,判断两者是否进行合并,如果灰度均值差大于阈值,则两块不合并,否则合并。根据块合并后的划分程度预测当前图像的曝光时间。实验结果表明,经过对曝光时间的准确控制,拍摄的天文图像的信噪比(SNR)最高能够提高2.49 dB。有效地解决了空间图像中曝光过度和拖尾问题,并实现了曝光时间的自适应调节。

传统的Canny边缘检测算法是先对图像进行平滑，然后利用二维滤波器计算图像的梯度值，从而得到梯度直方图。通过基于梯度直方图来选取双阈值，最后进行基于双阈值的非极大值抑制，得到边缘检测的图像。为了能很方便地在硬件中实现这种算法，对传统的Canny算法进行了适当的改进，利用模板来代替原算法中的卷积，从而使得该算法在FPGA(Field Programmable Gate Array)中可以完全利用原理图来实现。

提出了一种基于FPGA和DSP的算法并设计了相应的硬件系统，能对大小为256×256像素、帧频为25帧／s的视频图像进行实时处理。即先对输入图像采用改进的Sobel算子提取边缘，再用改进的Hough变换算法进行直线检测。解决了传统的Sobel算子提取的边缘较粗及Hough变换算法计算量大、难以实时实现的难题。