红外图像的处理与跟踪是图像处理的热点研究问题,红外图像不同于可见光所成的焦平面图像,反映为图像的明暗,因而在红外图像处理中经常会遇到以下问题：红外图像对计算核心处理速度要求比较高,单一的DPS运算速度不够；图像可视化处理使目标在背景中的成像不易于辨别；图像的匹配中,计算量庞大和误匹配的问题；目标的检测中,目标和背景的分割阈值难以确定；目标的跟踪中,跟踪算法的运算速度和有效性。针对以上问题,本文研究基于双DSP的红外实时图像处理与跟踪,以期实现空中背景的红外目标精准探测与识别。首先,研究图像处理与跟踪系统的搭建。针对主要的技术指标要求,选用光学器材、红外探测器、DPS等部件,使用两个DSP联合解决对运算速度的要求,并扩展了SDRAM为存储解决对运算结果的大数据量存储,实际研究表明图像画面流畅,可以满足技术指标要求。其次,对空中目标图像的可视化处理进行研究。通过对天空背景和目标温度范围的分析得到灰度直方图,使直方图去掉红外探测器的探测范围过大的部分,并用可变阈值的平台直方图法代替直方图均衡化,增强目标的动态范围,使目标在图像中易于观察时又不丢失目标；将遗传算法用于图像的匹配,为避免传统遗传算法计算效率低的问题,研究去均值的归一化积相关遗传算法,从而解决实时图像中误差均值不为零造成的误匹配。并在遗传算法的搜索策略中将图像分成多个区域,使每个区域中都有初始种群的存在以保证适应的全局性。最后,研究空中目标的检测与跟踪。将信息熵应用于检测中,并用二维熵代替-维,以背景和目标的熵和最大为条件选取合适的阈值作为分割；针对二维熵运算量大的缺点,改进搜索策略,粗搜索为目标可能经过的概率大的45对点的熵值最大点,精确搜索为熵值最大点的周围点,计算中采用递推公式运算,缩短运算时间。研究基于粒子群滤波法的目标跟踪,用后验概率代替先验概率,并用粒子群优化法优化采样,使粒子滤波的样本多样性和权值增大,增加跟踪的准确性。对于以上算法研究的试验验证结果可知,本文所建系统的软、硬件部分可以满足实际探测识别的要求,具有良好的实用价值与应用前景。