红外图像目标检测是红外监视与告警系统信息处理的关键技术。背景抑制作为前端处理对目标检测性能具有重要影响,并直接影响后续信息处理的效果。且红外图像目标检测处理的数据量大、实时性要求高,对系统的计算性能提出了更高要求。本文针对这两方面问题进行深入研究、取得一定成果。论文的主要工作包括三个部分。第二章分析了红外图像中背景、目标和噪声的特性,介绍目标检测的处理流程。对并行计算的基本概念进行了介绍,为红外图像目标检测并行处理系统的方案设计和系统搭建提供理论指导和技术支持。第三章在分析几类典型背景抑制算法特点的基础上,重点研究基于变分理论的背景抑制算法。介绍全变分的基本概念,建立全变分滤波的数学模型,进行一定的理论推导并给出数值实现算法。通过仿真验证全变分滤波算法的可行性和有效性,算法性能与其他算法进行比较和分析。第四章分析集群架构的特点和红外图像目标检测处理的特征。遵循并行计算理论的指导,重点分析红外图像任务分解方式和任务调度策略,提出可行的实现方案,搭建并行处理系统。对加速比、并行效率等重要指标进行实际测试,验证系统处理的实时性,对可扩展性进行分析。论文研究的背景抑制算法能够应用于红外图像目标检测,基于集群架构的并行处理系统在实现处理流程的同时,能够满足大数据量红外图像处理的实时性要求,对红外监视与告警技术的发展提供了有益的支持。