随着空间技术及电子技术的飞速发展,现代遥感技术已经成为信息获取技术中不可或缺的重要手段。作为上个世纪末的最后10年中人类在对地观测方面所取得的重大技术突破之一,高光谱图象是国内外信息处理领域的研究热点之一。高光谱图象良好的光谱诊断能力使得它非常适合对照自然背景发现人工目标,因此越来越受到各国的重视。然而高光谱图象大数据量、高数据维给目标检测应用带来了极大的困难,传统的基于单幅图象的分割、检测算法已经不适应于高光谱图象的小目标检测。在这样的应用背景下,本文作了以下几方面的研究。首先,本文对高光谱图象数据降维技术进行了研究。降维方法主要有波段选择和特征提取两大类方法。本文介绍了主分量分析、分段主成分变换、基于遗传算法和高阶矩的波段选择四种降维方法。波段选择方法更易于硬件系统实现,本文选择基于高阶矩的波段选择法作为高光谱图像硬件处理平台的降维手段。其次,研究了具有代表性的三种奇异检测算法:RX算法、基于高斯马尔可夫随机场模型(GMRF)的检测算法和基于随机最大期望(SEM)分类的检测算法。前两者属于局部奇异检测算法,后者属于全局奇异检测算法。它们都被列入到美国防高级研究计划局(DARPA)自适应光谱侦察工程(ASRP)计划之中。利用真实的高光谱图像(HYDICE)进行计算机仿真实验,通过比较三种检测方法的检测性能和计算复杂度,选择RX算法作为硬件实现方案。最后,参照国内现有高光谱成像光谱仪技术参数,设计了一个高光谱图象目标检测系统。这也是本文最主要的工作。该系统主要包括两部分:模拟信源传输系统和基于DSP的奇异检测系统。模拟信源传输系统采用USB2.0接口,选用Cyclone系列FPGA芯片EP1C6Q8进行数据传输时序控制;选择高性能DSP芯片DM642作为检测系统核心处理器。整个系统电路设计,USB设备固件程序、驱动程序和应用程序的开发,FPGA控制时序以及DSP系统设计的关键技术及程序优化,本文进行了全面详细的介绍。系统测试结果表明:模拟信源传输系统能够高速稳定的传输图象数据,DM642检测系统能够快速的对图象进行检测,能够满足实时检测目标的要求。