天基光学监视系统通过部署在天基平台的传感器及时探测、跟踪并识别对国家安全构成威胁的敌方弹道导弹、航空器与航天器等来袭目标,对增强我国的战略威慑能力与战略防御能力,维护国家安全具有重大意义。目标检测与跟踪技术是天基光学监视系统信息处理的核心技术,是实现对导弹目标弹道估计与识别的前提,对天基光学监视系统的探测能力有着重要的影响,一直以来是监视探测中的重点与难点。天基光学监视卫星需进行不间断地全天候监视,且采用大面阵传感器成像体制具有探测范围广、星上下传数据率大等工作特点。信息处理系统实现目标检测、目标跟踪的计算规模大、处理性能与可靠性的要求高。目标检测与跟踪的实时性要求更是对系统软硬件架构设计、并行算法设计与可靠性设计等方面提出新的更高挑战。因此高性能高可用并行计算的实时目标检测与跟踪技术同样是信息处理的关键技术。第二章开展针对面阵传感器成像弱小运动目标检测问题的研究。单帧图像背景抑制采用有限变分模型合理估计背景图像中的云层边缘等细节信息,提升背景抑制的效果。在此基础上,针对序列图像运动目标检测问题构建最优化模型,以充分利用历史帧的序列图像数据。针对传统批处理算法计算效率低的问题,基于单帧图像背景抑制模型与有限变分模型进行了相关的理论推导,并提出改进的序贯处理算法。基于有限变分理论的序列图像运动目标检测算法能够在利用多帧图像数据进行背景抑制的同时,给出弱小运动目标的检测结果。仿真实验结果表明,本文所提序列图像运动检测算法对帧间亚像元运动的弱小目标可取得较好的检测性能。第三章研究基于背景抑制残差图像进行点目标的像平面跟踪问题,以充分发挥面阵成像点扩散模型相对稳定的优势。并专门对于图像量测中目标交叉、临近飞行时出现的成像重叠现象,以及传统多目标滤波算法无法合理建模的局限,开展相关研究。基于可直接近似多目标状态分布函数的多目标粒子滤波器与带标签随机有限集模型及相关理论,提出带标签的多目标粒子滤波算法。详细阐述相关理论推导与数值实现方法,实现了图像量测下多目标状态的高阶矩迭代滤波。直接采用图像量测进行多目标跟踪,可充分利用图像数据,避免了备选点提取等硬判决造成的信息损失,因此基于图像量测的多目标滤波器可达到较高的跟踪性能。第四章则进一步将研究工作扩展到面目标的跟踪问题,同时引入多目标状态平滑,以充分发挥大面阵传感器高帧频成像的优势。基于低门限融合检测提取的有限集量测,针对量测集合中杂波源出现的时间与空间分布特性,研究杂波参数未知观测模型下的多目标平滑算法。通过在线估计目标状态与杂波源分布情况,可对未知杂波分布具有一定的自适应能力。所提目标特征提取方法与自适应杂波状态估计多目标平滑算法适用于点、斑、面等各类形态目标,克服了图像量测多目标跟踪中稳健性不高、观测模型建模精度要求高等局限。可使信息处理系统形成在线回溯能力,仅在短时群延迟后给出更为精确的目标状态估计,有效提升高帧频成像系统的多目标跟踪性能。第五章重点关注高帧频大面阵成像弱小运动目标检测与跟踪实时处理的高性能并行计算技术。在对大视场光学图像进行数据并行的基础上,结合OpenMP并行工具,在集群架构上开展基于共享内存模型的并行图像处理算法研究。对于弱小运动目标融合检测形成的有限集量测,基于MPI并行工具开发并行粒子PHD平滑器。可以更小规模的硬件设备实现大视场低门限的弱小目标实时跟踪,且具备对背景杂波的自适应能力,跟踪性能与图像量测下的检测前跟踪算法相当,为PHD平滑器等多目标跟踪算法应用于实际系统提供了技术支持。本文立足天基光学大面阵成像体制下信息处理的应用需求,提出了适用于弱有形目标检测与跟踪的实时处理算法。论文研究成果完善了弱小运动目标检测与跟踪理论,为天基光学大面阵成像体制下信息处理的系统设计提供理论指导,并为其工程化实现提供高性能并行计算的技术支撑。