弱小目标的识别是精确制导武器系统的核心技术，怎样在复杂战场环境下实时检测出目标是其关键技术之一。然而，弱小目标检测跟踪一直是光电跟踪和红外系统领域研究的热点和难点，其面临的技术难题在于：信噪比低，无纹理；目标尺寸、形状信息少。 本论文分为两大部分：第一部分主要是图像处理算法的实现，第二部分是有关高速实时信号处理器的研制。 软件部分：针对图像背景复杂，点目标容易被淹没，提出采用形态滤波进行红外图像处理并详细介绍了形态滤波的原理和性质。而单一的结构元无法满足复杂多变的环境，本文利用遗传算法全局寻优的特点对形态滤波结构元进行优化，并全面分析了遗传算子对遗传算法的影响，提出了基于遗传算法和形态滤波的自适应滤波方法。实验证明该方法能够更好地适应环境变化，更大程度地提高图像的目标信噪比，能有效地检测出复杂背景下的小目标。 硬件部分：针对算法的运算量大的特点，作者成功研制了一套实用化的高分辨率图像实时处理器；该处理器的存储量大、图像采集精度高；具有并行和流水处理能力，运算速度可达1600MIPS。并将此硬件平台应用于复杂背景下低信噪比点目标的检测、识别与跟踪。