目标跟踪算法及其相关技术是计算机视觉跟踪领域重要组成部分,对其研究的重要性与必要性使之成为当今研究的热点。伴随民用工业与军用工业的大规模发展,尤其在平安城市监控、智能交通监控、医疗影像、武器制导导航、作战指挥系统等方面,高分辨率视频的目标跟踪技术应用已然呈现井喷式增长。在实际场景应用中,由于地面机动目标存在于复杂背景环境中(如建筑物、植物等遮挡),以及目标本身所存在的转向、旋转和跟踪时对目标的缩放等。如何能够在满足上述要求的前提下,同时保证跟踪的稳定性,是当前研究的重点和难点。针对地面机动目标的跟踪算法,很多学者为此付出巨大精力,同时也收获巨大成果,但针对特定目标物体及其运动方式下的跟踪算法研究,由于场景及目标的不同存在一定的差异。本文从特征匹配法着手结合及特征点筛选等方法,对相关算法进行学习和研究,结合实际问题,对地面机动目标在随机速度状态下,通过光线变化区域、部分遮挡区域、目标自身转弯或旋转以及图像采集设备针对目标进行缩放等情况,进行了局部优化和改进。本文重要工作有以下五个方面:(1)根据实际问题,需要一种能够在复杂背景环境中,对地面机动目标在随机速度状态下,通过光线变化区域、部分遮挡区域、目标自身转弯或旋转以及图像采集设备针对目标进行缩放,四种情况下,能够跟踪到标记目标的算法。(2)对特征点匹配算法进行深入研究,结合特征点检测、FAST快速匹配算法、BRISK特征匹配算法,进一步解决相关算法中在针对地面机动目标跟踪时,单帧耗时较长问题。基于该问题,本文提出基于集群特征跟踪算法和基于一致性特征匹配算法,并在公共数据集以及实验室测试数据集中进行跟踪测试。(3)围绕自由模型目标长效跟踪展开研究。现实生活及工作中,地面目标的形态、姿态等,存在较大的差异性,通过手动标记目标虽能节省大量的先验知识学习,但对于目标姿态及形态的掌握也随之降低。通过特征点描述子来描述自由模型,并通过筛选有效特征点,实现针对目标的长效跟踪。(4)针对高分辨率图像序列展开研究,单帧图像分辨率为1600?1200像素,宽高比为4:3,对选定的既有目标进行稳定跟踪。(5)CCS仿真。将程序代码改写为C语言,并在CCS硬件仿真平台进行仿真。