随着各国空间技术的迅猛发展,发射进入太空的空间目标数量越来越多,为有效提升空间态势感知能力、迫切需要基于获取的图像数据开展空间目标的跟踪性能研究。在空间目标跟踪过程中,由于成像链路各环节误差、星载平台抖动等原因造成图像质量退化,进而影响目标的跟踪精度。为精确分析图像质量对跟踪精度的影响关系,构建了科学的图像质量评价体系,提出了可行的空间目标跟踪精度分析方法,并通过数值优化算法揭示了图像质量对跟踪精度的影响规律。具体研究内容包括以下几方面:首先,开展了序列图像质量评价研究。基于图像特征分析,构建了图像质量评价的指标体系,具体评价指标包括易于提取及定量度量的灰度、纹理、能量等18种图像质量评价参数。同时,针对图像质量参数间相关性突出的问题,基于主成份分析方法完成了参数的合理优选,选取了累积贡献率超过90%的3个主成份,为后续研究图像质量对目标跟踪性能的影响关系提供输入参数。其次,进行了目标跟踪精度的仿真分析。根据序列图像目标跟踪任务需求,提出基于图像特征提取与匹配的目标跟踪精度分析方法,经过对图像源的特性分析,选取较成熟的SIFT算法及Harris角点检测算法进行图像匹配,通过序列图像目标跟踪精度的仿真分析,为后续研究图像质量对目标跟踪性能的影响分析提供输出参数。最后,开展了序列图像质量对跟踪精度影响分析。结合输入与输出参数的特点,将图像质量对跟踪精度的影响关系研究看做黑箱问题,采用BP神经网络算法从整体上建立了系统输入对输出影响关系模型,并以仿真生成的空间目标图像为例,计算获取了图像质量对跟踪精度的绝对影响系数。总之,通过序列图像质量对目标跟踪精度的影响研究,建立了图像质量评价模型、提出了目标跟踪精度分析方法,构建了序列图像质量对目标跟踪精度的绝对影响关系,研究结果为成像探测系统的方案设计与优化、在轨图像质量提升与评价提供重要的理论依据及技术手段。