孙 宁， 王寿峰， 白俊奇， 赵春光

(中国电子科技集团公司第28研究所，南京 210007)

0 引言

红外目标跟踪是红外探测系统实时、持续、精确提供目标方位、俯仰以及图像相关信息的前提条件。由于红外图像具有高帧频的优点，相邻两帧中的目标在形态、位置、灰度等特征上差异较小，根据已知目标信息，利用图像特征相关匹配技术可以在当前图像内对目标进行定位，形成对目标的连续跟踪。

在可见光波段，图像目标匹配跟踪的算法已经发展得相当成熟，有许多典型算法，例如灰度相关匹配算法［1－3］，主要思想就是在当前帧中寻找与上一帧中目标区域灰度相关性最大的区域;基于Mean－Shift(均值漂移)［4－5］的目标跟踪算法，其利用图像的颜色信息构建直方图作为目标模板描述，选择合适的核函数以及相似性度量函数使得目标周围邻域内相似性度量曲面为平滑的凸曲面，然后用Mean－Shift算法快速找到极值点来确定目标在当前帧中的位置。其他的还有主动轮廓线跟踪［6］、光流法跟踪［7］等。

红外探测系统接收外界的红外辐射，通过光电转换形成红外图像。与电视摄像机获取的可见光图像相比，红外图像只有强度信息没有彩色信息，红外图像中目标的边缘和细节比较模糊等。因此，目前电视视频跟踪中的很多成熟、优良的算法都很难直接应用到红外图像目标跟踪上去，需要针对红外图像跟踪的特点进行改进。本文针对红外图像的特点，基于特征匹配跟踪的思想，采用局部二元模式(Local Binary Pattern，LBP)［8］算子提取图像的灰度纹理特征作为图像模板匹配的依据。……