在静止场景下普通的图像滤波算法就能够有效抑制噪声，而在运动状态下，现有的滤波算法难以保证去噪的有效性，还会产生拖尾现象；采用运动补偿的滤波算法，又无法有效地抑制噪声。针对以上问题，提出一种基于时空域滤波的视频去噪算法，并在现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）平台上实现。该算法主要运用高斯差分滤波提取图像特征，再用空域滤波抑制高频噪声，采用反馈的方式对分割出的图像区域采用不同的去噪策略。硬件实现的关键是利用高层次综合（High-level Synthesis，HLS）工具简化编程、DDR3控制模块操作视频流在各模块间输入输出。实验结果表明：该算法能有效去噪，不同场景下，相比基于非下采样轮廓波变换的去噪算法，峰值信噪比最多可提升15 dB；将算法移植到FPGA后，峰值信噪比相比于MATLAB软件仿真相差约0.3 dB，运行时间缩短71.5%以上，在兼顾实时性的同时达到了较好的可见光视频去噪效果。

中低空间分辨率的红外遥感图像中，海面上的舰船所占像素很少，目标的几何形状和具体的纹理结构等特征难以获取。为提升探测的极限信杂比，将呈现线状特征的舰船尾迹特征作为检测要素，对其进行数学表征。创新性地建立了Dot-Curve检测体系，以二维曲率滤波为基础进行初步的舰船检测和尾迹特征提取，建立特征集，从中选取与背景干扰项差异较大的包含尾迹灰度方差、尾迹两侧灰度斜率正负性、尾迹线性度、与船体检测结果距离在内的多项特征，鉴别候选目标的检测结果，去除干扰项，提取目标。结果表明，经过目标鉴别，在不同波段红外图像中，舰船误检率降低到8.40%以下，检测率得到提升，至少达到94.53%。该船只检测算法结合尾迹物理特性和图像特征，适用于多种场景和波段，算法精炼有效，物理规律清晰，所需样本少。

地球临边场景仿真是卫星红外探测领域的关键组成部分，是空中高速目标远距离探测场景模拟的重要基础。临边观测下的地球表面近似于球面，传统的基于海洋三维形态并计算表面辐射特性的海洋红外图像仿真方法不适用。云层的厚度和高度对红外辐射传输特性的计算有重要影响，视云层为粒子团的处理方法会大大降低仿真的计算速度。因此，研究了海洋和云的红外辐射模型、地球-空间坐标系与红外相机坐标系的转换关系和大气传输模型，提出地球临边场景红外遥感成像仿真方法。根据场景组分的差异，分别建立海洋分布模型、多层云分布模型，并根据海洋和云层的红外辐射与反射特性，构建地球临边场景红外辐射模型。通过地球-空间坐标系与相机坐标系的转换关系，利用大气传输理论和传感器效应仿真，计算各观测角度的地球临边场景卫星遥感红外仿真图像。实验结果表明：仿真得到的红外图像画质清晰，符合地球临边场景红外辐射特性，其平均拉普拉斯算子和可达0.15，平均灰度梯度可达0.70。