随着遥感技术的不断发展,作为众多遥感具体应用中的一个重要方面,机载遥感视频中指定建筑区检测及锁定跟踪技术在军事领域及民用领域都有着广泛的应用和发展前景。因为遥感图像视场大,背景复杂,指定建筑目标占比小且不具备固有特征,为了实现复杂场景下的指定建筑目标进行检测和锁定跟踪,本文在指定建筑目标检测阶段引入层次化局部结构约束的遥感图像指定建筑区检测算法,在指定建筑区锁定跟踪阶段引入基于改进FAsT-Match算法的指定建筑区锁定跟踪方法,仿真及测试数据验证了本文算法的有效性。本文的研究内容和工作概括如下:第一,在遥感图像指定建筑区检测研究中,针对实际复杂应用场景下已有检测方法普遍存在效率低、匹配检测准确性较差的问题,本文提出了一种层次化局部结构约束的遥感图像指定建筑区检测算法。首先,在关键点生成阶段,提出基于结构模式描述的疑似建筑区关键点筛选方法,利用多级局部模式直方图特征对初始关键点进行局部模式特征描述,然后采用OC-SVM筛选出具有建筑属性的关键点。其次,在关键点匹配阶段,提出基于关键点局部结构相似性匹配的指定建筑区检测方法,通过计算粗匹配后关键点周围邻域的局部骨架结构相似性来进行关键点的精匹配,从而实现指定建筑区检测。实测数据验证结果表明,在指定多类型不同时相的建筑区测试数据下,本文算法比目前典型基于局部描述子匹配的检测方法具有更高计算效率及检测精度。第二,在遥感图像指定建筑区锁定跟踪研究中,针对已有算法不能稳定地提取建筑目标特征且当模板需要平移、旋转、缩放等仿射变换时基于模板匹配的方法会有计算量爆炸增长的问题,本文提出了一种基于改进FAsT-Match算法的指定建筑区锁定跟踪方法。首先,对目标图像按照模板图像的直方图进行规定化来解决FAsT-Match算法对光照变化比较敏感的缺点,提高了算法的鲁棒性。其次,在构建仿射变换参数网络时,根据上一帧得到的最佳仿射变换参数限制本帧图像仿射变换参数范围,使得视频帧仿射变换参数的数量从千万级别下降到百万级别,提高算法的实时性;最后,在更新模板时,将仿射变换匹配到的平行四边形图像数据经过逆仿射变换成矩形图像作为下一帧模板,以减少背景信息对目标的影响。实测数据验证结果表明,在机载遥感测试数据下,本文算法比目前典型基于模板匹配的目标跟踪方法具有更高计算效率及跟踪成功率。第三,基于QT平台对遥感图像指定建筑区检测及锁定跟踪系统进行上位机演示界面开发,实现了本文算法可视化,也为后续算法嵌入式的实现提供便捷。演示界面很好的展示了本文算法的性能。