成像跟踪技术作为一种能从图像信号中实时检测目标、提取目标位置信息、自动跟踪目标运动的技术,对提高现代化武器配备,增强国防力量具有非常重要的作用。 为了及时地发现目标、跟踪目标,要求跟踪系统对低对比度下远距离小目标具有较好的检测与跟踪性能。因此,低对比度下空中目标的检测与跟踪算法的研究具有十分重大的意义和应用价值。同时基于DSP的电视跟踪系统与典型的电视跟踪器相比,具有计算速度块、智能化、成本低等优点,克服了典型电视跟踪器的缺点。 本文针对低对比度下空中由远及近、由小变大的单一目标,以DSP为硬件平台,基于图像的灰度差异设计并实现了一套综合的目标检测与跟踪算法。 在目标检测阶段,首先采用邻帧差分算法初步分离出目标,应用动态阈值及数学形态学方法滤除噪声,并根据目标运动轨迹的连续性对目标的合理性进行判定。在目标跟踪阶段,当目标以弱小目标成像时,采用基于动态阈值的自适应双波门方法进行目标的跟踪,双波门的设置区分目标与背景,动态阈值的设定可以去除伪目标的干扰,图像密度法滤除孤立点噪声；当目标尺寸超过设定界限时,自动切换到基于USAN检测的目标跟踪方法,解决双波门方法跟踪大目标时出现不稳定甚至丢失的不足；同时为了降低波门跟踪的延迟,提高系统跟踪的稳定性与精确度,采用了微分预测方法对目标下一帧位置进行预测。 最终,本文在DSP平台上对上述综合的目标检测与跟踪算法进行了实时实现。基于DSP平台的跟踪结果表明,本文的算法可以较好地解决一系列由于跟踪环境、时间、跟踪对象的变化而给图像处理造成的困难,较好地实现低对比度跟踪场景下稳定且有效的目标跟踪。基于DSP平台的性能测试结果表明,本文的算法具有快速可实现的特点,通过一系列优化技术在DSP平台上实现了目标跟踪算法的实时性。 基于DSP平台目标跟踪图像处理实时系统的研究与实现,符合当前电视跟踪系统的研究方向。作为一种嵌入式跟踪系统,具有成本低、智能化程度高、便携等特点,可以满足智能监控等多种视频应用的需求；与火控系统等武器设备相结合,更能增强系统的智能性,提高系统的防御能力。