打击空中小型飞行器的要害部位是对其反制的重要手段,侦查气球作为空中飞行器中的一种,是被广泛使用的高空侦察辅助设备,侦查设备一般悬挂在气球尾部。侦查气球的非法使用和滥用,会对公民隐私甚至国家安全带来严重威胁,因此需要对其反制。侦查气球要害点检测的准确性与实时性的兼顾,是现有图像目标检测及跟踪方法难以解决的问题。针对以上问题,本文提出了一种在极坐标系统下的基于曲率特征的气球要害点检测算法。为了能够保存图像的细节信息,本文首先使用双边滤波对红外图像进行预处理,处理后的噪声得到了有效的抑制,并且气球的边缘信息保存良好;为了定位气球的大致位置,本文设计了一个三阶向后差分模板,先后通过水平、垂直投影法和三阶向后差分模板运算定位气球,并得到气球的大致中心点;针对气球边界曲率特征较弱的问题,本文以气球大致中心点作为极坐标的原点,将气球转换到极坐标域下,以达到增强边界曲率特征的效果;然后,为了尽量满足实时性的要求,提出了一种改进的快速Otsu算法分割图像,并提取气球的边界线;最后使用最小二乘法得到边界线的曲率特征,并利用先验信息对要害点进行验证。本文将算法与SIFT和KCF算法进行仿真对比,选取采集的两组红外气球序列图像作为测试集,进行了对比实验,其结果表明了本文算法的有效性。本文算法在DSP(TMS320C6678)系统上进行了实现,并通过各种优化手段优化算法。通过对比算法优化前和优化后的耗时,验证了算法优化后能够大幅降低耗时,并满足了在DSP系统上实时检测的要求。综上表明,本文算法能够在DSP(TMS320C6678)系统上进行实时检测,且具有较高的准确性,对于实际应用具有重要的价值与意义。