随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展,利用计算机视觉技术进行运动目标的识别与跟踪,已经成为一种先进、有效的技术手段。它较传统的人工方式进行目标的识别与跟踪,具有较好的精确性、智能性和高效性。由于红外热像可以全天时工作,并且红外成像设备具有隐蔽性好,探测能力强,作用距离远等优点。因此随着红外辐射理论、红外探测器、红外光学等的发展,利用红外技术进行目标的识别及跟踪的方法研究越来越受到重视。已成为一个活跃的研究领域。本文以研究在夜视背景下红外图像目标识别及跟踪的算法为目的,然后结合红外目标图像的特点,提出并设计了红外图像目标识别跟踪系统。论文主要工作包括红外图像特性分析、图像预处理、目标分割算法、目标识别跟踪算法以及系统软件实现等几个方面。具体主要从以下几个方面展开。1.在详细分析红外图像成像过程和红外图像直方图特征以及图像预处理算法的基础上,对直方图均衡,图像滤波进行算法改进,目的是增强对比度；并对不同阈值分割算法的比较,综合优缺点提出一套性能良好的阈值分割算法,以改善视觉效果,为接下来的目标识别跟踪做准备。其中每一项算法的改进都进行了仿真验证,并运用了红外图像进行处理实验。2.研究了BP神经网络识别方法,并对神经网络进行了结构设计。在详细分析了BP神经网络算法的缺陷后,提出了算法的改进思想。对分割后的二值图像信息提取目标不变矩特征作为网络的输入向量,并对不变矩进行了改进。采用改进后的不变矩对神经网络进行训练,使系统的识别性能指标达到红外图像目标识别的系统要求。3.采用基于投影法基础上的自适应卡尔曼跟踪算法,通过建立系统模型,并在投影法坐标系上获得目标的确切位置后,对目标进行预测和先验估计。以实现夜视背景下的目标跟踪。4.最后,完成了系统各部分的分析、研究和实验工作后,在VC++开发环境下编写了目标识别应用软件,软件中实现了本文设计的识别技术方案,测试结果证明具有很好的可靠性和识别率。