高效的遥感信息在轨处理技术对扩展遥感应用范围、提高遥感应用效率有重要的意义。本文研究高分辨率空间红外成像遥感的目标在线检测技术,属于前沿性的工作。论文的主要工作和创新点包括:1)课题调研和分析舰船的成像机理、成像特性、海面温度分布与变化,并分析探测器波段、成像方式及灵敏度的需求。在此基础上,研制数据采集子系统,解决算法验证的数据源问题。针对获取数据的特点,提出了从图像预处理到在线目标检测的完整处理流程和硬件框架。2)图像预处理方面,开展了提升图像质量的非均匀性校正和盲元处理技术研究。提出一种基于曲率正则化的红外条纹非均匀性校正方法,从正则化角度出发,引入改进的曲率正则项,高效去除图像中的条纹非均匀性。针对盲元噪声,提出一种改进的方向信息测度非线性扩散的方法,在方向信息测度非线性扩散模型的基础上,利用置信度概念实现更精确检测,有效去除噪声的同时,保留更多的细节信息。3)舰船目标检测方面,分别对基于传统、基于深度学习的舰船检测方法深入研究。针对传统方法,论文提出一种基于显著性的红外遥感图像舰船目标检测方法,结合显著性与稳定性因素保留合理的候选区域,实现了舰船目标的有效检测。基于深度学习方法中,首次提出一种轻量级编码-解码结构的舰船检测网络,结合二值神经网络与语义分割网络的优点,降低存储及运算资源的消耗的同时,实现实时、可靠的检测。过程中,研究了图像质量对检测效果的影响,为算法的工程实用化奠定基础。4)软硬件在线实现方面,针对未来的工程应用需求,开展基于低功耗硬件平台的算法实现工作。设计了硬件整体框架,分析检测方法硬件实现的资源需求,并完成了基于轻量级编码-解码网络的嵌入式软件开发,实现了目标检测的功能,验证了检测方法的有效性及在线实现的可行性。本课题是天基高分辨率成像遥感在轨目标检测的前期探索,对空间红外遥感的在轨舰船实时检测的流程、算法及软硬件实现等关键技术开展研究,初步验证了可行性,有重要的学术及应用价值,为后续工程应用打下基础。