目前,由于机载对地监视具有视野大、机动性强等特点,已经逐步取代了地面端传感器固定位置监视。此外,以无人机作为机载平台的监视系统成本低、易操作、安全性高,在交通监控和灾害搜救等民用领域受到了广泛使用。目标跟踪是机载对地监视实现运动目标侦察和追踪打击的关键技术,具体定义为通过在每帧中目标定位,给予观察者目标的位置信息,从而实现对目标的行为理解。然而在机载对地目标成像时,会受到周围背景物体的干扰,发生严重遮挡,目标消失于观察视野中影响跟踪效果,因此对于抗遮挡的机载对地运动目标稳定视频跟踪提出了需求。本文围绕抗遮挡目标跟踪算法开展研究,主要内容为:(1)提出了一种适用于简单背景的改进Camshift目标跟踪算法。由于Camshift算法对目标的外观建模,因此应当尽可能减少背景干扰,充分利用前景信息。使用OTSU阈值分割算法可以将简单背景下的目标与背景分离,因此在跟踪区域粗选取后分割出前景,得到包含目标的最小区域。使用该区域作为初始条件启动Camshift跟踪算法。在两组对地背景下的航拍视频序列进行实验,实验结果证明了改进后的算法有效降低了背景干扰,跟踪精度有了很大提升。(2)提出了一种改进的长期相关跟踪(Long-term Correlation Tracking,LCT)算法ILCT(Improved LCT)。由于LCT能够有效解决目标尺度变化、光照变化、背景复杂等问题,然而在目标严重遮挡情况下跟踪失效,因此在原来LCT跟踪框架上,增加了一个遮挡判据和Edge Boxes全图检测器。该遮挡判据根据遮挡情况下,相关滤波响应值曲线特性提出。若相关滤波响应值特性满足遮挡判据,则停止跟踪器跟踪和滤波器的更新,进行全图目标检测。符合检测置信度的结果将作为新的初始条件启动跟踪器继续跟踪;反之,则进入下一帧继续检测。在包含严重遮挡的视频序列中进行实验,将ILCT与其他先进的跟踪器进行比较,定性结果和定量结果表明了ILCT的鲁棒性和准确性。(3)设计并建立了一套机载跟踪实验与仿真系统,该系统由硬件平台和软件平台组成。其中硬件平台为大疆Spark无人机,使用Spark进行硬件仿真实验获得机载航拍数据源,包含目标严重遮挡等情况。软件平台基于MATLAB 2016b,使用所提出的ILCT跟踪算法对航拍视频中的目标进行跟踪,验证了跟踪算法的有效性。