本文使用Gabor小波特征提取方法，针对存在旋转、平移、比例等仿射变化的飞机、车辆等军事目标，对特征提取、特征跟踪以及特征更新方法进行了研究。 论文采用了二维连续Gabor小波，通过Levenberg-Marquardt(LM)优化方法对小波滤波器的位置、尺度、方位等参数进行优化，使之与图像的轮廓特征一致，实现自动提取目标特征的目的。算法使用Sobel边缘检测方法，给出优化初始位置和方向，以提高优化的收敛速度，针对提取特征时的优化迭代次数和提取特征的效果与随机产生优化初始值的方法进行了比较。 使用LM优化方法跟踪目标的仿射运动参数。进行目标跟踪时，利用小波系数与其对偶小波系数之间的线性关系，直接使用对偶小波系数进行跟踪，减少了运算量。同时使用自适应多分辨率方法，根据目标大小自适应调整分辨率，避免由于目标的图像尺寸过大所导致运算量的增加。 论文研究了目标跟踪过程中的特征更新的方法。用贪心算法对使用仿射模型跟踪时，由于目标运动和视角变化而产生的非仿射变形进行补偿。 使用红外和可见光条件下飞机和车辆等图像序列，在存在部分遮挡、目标和背景亮度变化、较大的目标尺度和角度变化等情况下进行了跟踪实验。结果表明本文使用的Gabor小波特征提取方法，在以上情况下，能够稳定可靠地对存在仿射变化的目标进行跟踪。