低信噪比红外点状运动目标的实时跟踪技术研究

红外图像序列中微弱点状运动目标的实时跟踪技术是以前段连续几个多帧检测成功为条件,利用所得到的目标初始信息(位置,运动速率和亮度等)直接在后续单帧局部邻域上检测与跟踪目标状态的应用需求下被提出。它所涉及的研究内容包括：多帧检测的实时算法研究（多维信号检测中的最优降维处理技术研究和能提高系统检测性能的最优分布函数设计与实现），单个目标状态的实时跟踪技术及其性能分析（CFAR或Bayes检测准则与概率数据关联相结合的单目标跟踪技术）；多目标状态的实时跟踪技术研究及其性能分析（CFAR或Bayes检测准则，模糊聚类和概率数据关联相结合的多目标跟踪技术研究）。这种检测、捕获、跟踪和瞄准技术是当代先进武器系统、遥感、雷达监视、机器人学和生物医学领域中的关键技术，具有较大的应用前途。