随着越来越多的航天器进入空间,空间监视与态势感知受到广泛关注。天基红外监视是重要的空间环境及目标监视手段,通过星载红外成像系统对重要的空间目标（如在轨航天器、空间碎片、太空星体等）进行精确探测、跟踪和监视,搜集空间目标特性,编目管理空间目标。其中,大幅面、高码率、高动态天基红外监视图像数据强实时、高可靠星地传输是实现空间目标监视任务的关键技术。本论文研究星载红外弱小目标图像多模态压缩方法与系统实现技术,实现有限下传带宽约束下的红外监视图像实时压缩传输。针对红外弱小目标检测,本文分析了大幅面天基红外图像特性,通过对比分析典型检测算法的优缺点,选用MPCM（Multiscale Patch-based Contrast Measure）算法为基础,研究其在大幅面红外图像中应用的局限性,针对云层边缘造成虚警增多和大幅面的高亮背景造成检测率下降,提出AMPCM（Advanced Multiscale Patch-b ased Contrast Measure）算法,实验结果表明,AMPCM比MPCM算法具有更高的检测率,信噪比增益和背景抑制因子提高了约4.2倍,虚警率降低为MPCM的1/7。针对天基监视图像压缩,本文以LOCO-I（Low Complexity Lossless Compression for Images）算法为基础,针对极低带宽约束,采用感兴趣区域（Region of interest,ROI）压缩方法,将图像划分为感兴趣区域和背景区域,通过减小感兴趣区域幅面、降低背景数据帧频,大幅度降低数据量;与检测技术相结合,提出预检测+ROI压缩方法,该方法利用AMPCM对感兴趣区域数据和背景数据进行预检测,对目标区域采用无损压缩保证信息完整性,对非目标区域采用近无损压缩降低数据量。针对背景数据在检测过程中的缓存需求大和单一阈值性能差的问题,提出背景分区检测的预检测+ROI压缩方法。实验结果表明,改进后的压缩方法与全局无损压缩相比,压缩比提高了约4倍,有效缓解了带宽压力。系统实现方面,以FPGA为平台,在有限的资源限制下,设计多路并行高吞吐率架构及复杂数据流调度方法,实现多模态预检压缩系统,搭建地面测试平台进行验证。结果表明,系统时延低于7ms,数据吞吐率可达115Mpixel/s,满足任务需求。