【摘 要】
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海面舰船目标的自动检测与跟踪是红外成像制导的核心技术之一，本文以某型红外成像与跟踪系统为背景，面向工程应用，开展了红外舰船目标检测与跟踪的算法研究。本课题的研究对于增
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海面舰船目标的自动检测与跟踪是红外成像制导的核心技术之一，本文以某型红外成像与跟踪系统为背景，面向工程应用，开展了红外舰船目标检测与跟踪的算法研究。本课题的研究对于增加系统对舰船的捕获概率、提高系统制导精度都具有一定的实用价值和意义。本文主要工作如下: 目标检测方面，通过对海面背景下的舰船红外图像特点的分析，在现有行列均值分割算法的基础上，提出了边缘生长与行列均值分割相结合的分割方法，利用图像的梯度特征与灰度特征联合对感兴趣区域进行分割，可大幅改善舰船目标内部灰度分布不均匀而产生的分割面积偏小的问题，提高了舰船检测的正确率。 目标跟踪方面，在研究了MeanShift、粒子滤波和核相关滤波几种主流跟踪算法的基础上，提出了一种融合多特征自适应尺度MeanShift跟踪和Harris角点块相关匹配的跟踪算法，根据有效的Harris角点块相关匹配点对的数量来区分使用适合的算法，提高了在多种不同环境条件下的跟踪精度和稳定性。在融合算法的实现过程中，提出了一种基于平均灰度搜索的目标边界精确提取方法，能够实现目标边界的精确定位，跟踪窗口尺度随目标形状的变化自适应调整，提高了多特征自适应尺度MeanShift跟踪与Harris角点块相关匹配算法的跟踪精度。 本文算法已成功应用于某型红外成像与跟踪系统中，并通过对海试验验证了算法的有效性。
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