随着低空空域的逐步开放,低空飞行器的种类和数量不断增加,“黑飞”事件频繁发生,对社会公共安全构成了威胁,成为令各国政府和公众倍感担心的问题。因此,迫切需要研究低空目标的可靠检测技术,为社会公共安全提供有力的保障。本文针对当前低空目标检测存在的问题,提出了一种低空目标的图像灰度相似度投影检测方法,采用上位机人机交互软件系统,实现低空目标的计算机视觉检测。论文首先介绍了视频图像处理的相关理论知识,包括图像灰度化、图像滤波以及图像的形态学处理。然后描述了背景差分法、帧间差分法和光流法三种典型的传统运动目标检测方法的基本原理,分析了背景差分法和帧间差分法在检测低空目标时所存在的缺陷。图像灰度相似度投影目标检测方法首先是基于地面背景和天空区域在行灰度相似度投影曲线中的不同特征来实现天空区域的分割,从而移除地面复杂背景对天空区域目标检测的影响;然后依据天空区域中目标与云朵和天空背景的灰度值差别,通过像素点灰度相似度行和列投影曲线的极值点数目来确定目标的个数,并利用相邻极值点的中心对图像分割从而实现运动目标的像素坐标匹配。在所提出灰度相似度投影法的基础上,由目标在相邻帧画面中像素坐标之间的欧氏距离对比来实现多个目标的运动轨迹匹配。接着通过开发上位机人机交互软件来完成视频的读取和显示以及视频中运动目标的检测、定位和运动轨迹绘制。最后对图像灰度相似度投影法的可行性进行了实验验证并对上位机系统进行了测试,对比分析了灰度相似度投影法与传统方法的目标检测性能。实验结果表明,图像灰度相似度投影法能有效检测拥有复杂地面背景和环境光照变化下的低空目标,相比传统方法,检测速度提高了14%,识别率达到97.4%,误检率仅为2.3%,为后续应用研究提供了一种有效的技术手段。