在当前的国防系统和战争对抗中,安全警戒功能的强大是立足的前提。目前,执行各种警戒任务的主要是雷达。它具有探测距离远、全天候、全天时等优点。但随着现在科技水平的进步和反制雷达技术的发展,雷达在面对电子干扰、反辐射导弹、隐身飞机和低空突防四个方面存在着严重缺陷。造成其缺陷的原因主要有几个方面：首先,由于雷达的工作原理需求,雷达需要发射大功率的电磁波来探测敌方。但这种探测波容易被敌方侦收并加以干扰,甚至导致雷达被打击；其次,雷达需要接收反射回来的电磁波才能探测对方,随着各种吸收电磁波高科技材料的发展,雷达在面对这种隐形目标时效果有限；再者,山于存在地杂波和波束覆盖范围大小等方面限制,雷达存在探测盲区。雷达作为一种有源的探测设备,其缺陷难以克服。世界各国开始寻找其它的方法来弥补雷达的不足。其中无源光学预警系统作为一种无源的探测设备被受到了广泛的关注和重视。无源光学预警是一种利用成像的方法来实现预警任务。其核心问题是基于数字图像的模式识别问题。近30年,数字图像数据处理发展迅速,且已经在各个领域得到了广泛应用,涌现出大量的优秀处理方法和处理速度极快,轻巧的嵌入式微处理器等其它一些大规模的集成电路。这些都为无源光学预警系统的发展提高了很好的基础。本文主要以周扫式光电预警实时图像处理系统为研究对象,丌展的目的主要有：一,对基于图像的目标识别算法进行了讨论研究,为实现系统的识别任务提供理论基础；二是对实现目标识别的嵌入式特定硬件平台加以研究和设计以实时地完成系统对目标的识别预警功能。为实现大的视场角,能对目标进行精确定位及方便图像数据的实时处理,采用了线阵CCD相机实时采集图像数据：提出了一种基于粗糙集和模糊神经网络的分类算法来实现对数字图像中目标的识别；同时为获得更简洁的神经网络以提高识别的实时性,提出了一种用蚁群算法来对连续属性离散化的区间进行选择的方法；大俯仰角,高线速的CCD相机导致大量的图像数据,为实现对图像数据的实时处理提出了一种基于3DSP+FPGA的嵌入式硬件处理架构,并且绘制了PCB电路板；Windows XP下基于DM642 PCI主模式传输的设计则为系统中采集的原始图像数据和识别结果的实时传输提供了保证。在对算法的推导和训练以及嵌入式实时图像处理系统的硬件设计的过程中,进行了多项的实验测试以验证其方法的正确性和可行性。最后通过采集空中飞机目标的实验对系统的性能加以评估和分析。实验结果证明,系统的算法及硬件设计满足了对空探测和预警功能,达到了预期目的。