程 远，李亚聪

（国家光电实验室，湖北 武汉430070）

0 引言

为满足光电系统对高速红外目标（如飞机、导弹）跟踪稳定性的高要求，尤其是在复杂背景条件下的目标提取和跟踪，国内外研究人员提出了许多有效的方法。例如基于灰度阈值的目标检测算法、基于目标模板匹配的相关跟踪算法、基于目标运动模型的滤波算法等。但是上述算法普遍存在的问题是：对于局部细节特征通常不明显的高速红外目标，背景快速变化引起的随机连续噪声对跟踪稳定性影响较大。尤其是在复杂背景条件下噪声较为严重时，很难找到单一的跟踪算法满足目标稳定跟踪的要求。文献［1—3］根据目标的运动模型，利用卡尔曼滤波估计目标的位置范围。该算法对于低速运动目标有着较好的跟踪效果，但对于高速运动目标效果较差。文献［4—7］提出了相关跟踪算法中模板设计和匹配算法的多种改进算法，在算法实时性上有了较大的提升，并且有效地提高了目标提取的稳定性，但不适用于复杂背景噪声较为严重的情况。文献［8—9］提出了两种组合跟踪算法，其中，文献［8］中提出的算法对于遮挡情况下目标的稳定跟踪效果较好，但由于算法复杂实时性较差，不能满足高速运动目标的跟踪要求。文献［9］中提出的组合算法简单有效实时性好，但因相关跟踪模板设计采用固定模板，大大降低了算法的鲁棒性，尤其在目标形态发生变化时难以有效跟踪。

在对文献［8-9］进行研究的基础上，针对现有单一或组合跟踪算法对复杂背景条件下高速红外目标跟踪稳定性较差的问题，提出了基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法。……