海上目标检测与跟踪技术在军事领域、海面违法行为监控和舰船交通管理中有着广泛的应用。由于红外采集系统可以不受黑夜与恶劣环境的影响,所以常用于海面目标监测。海面情况比较复杂,海杂波与背景噪声比较严重,所以检测并跟踪舰船目标较为困难。本文研究了红外图像的预处理,基于红外视频的运动舰船检测与跟踪方法,以及设计了红外舰船检测与跟踪的软件平台。主要的研究工作如下:1、红外舰船图像的预处理方法选择。首先对红外图像的特点进行分析,经过多种图像处理方法的实验与结果分析,最终选择了Top-hat滤波。Top-hat滤波可以更有效地抑制背景和海杂波噪声,突出舰船目标,方便了后续的舰船检测。2、针对红外海面的运动舰船检测,提出了ViBe的改进算法。首先对一些常用的运动目标算法进行了研究与分析,针对传统算法的不足,本文对ViBe算法进行了改进,一方面将ViBe算法的距离阈值从原始的固定阈值改为自适应阈值,以应对复杂的海面情况;另一方面引进了码本算法中的颜色失真度通过多个判别标准来更好地检测出红外视频中的舰船目标,实验表明该方法具有更好的鲁棒性。3、在红外视频的目标跟踪算法部分,首先对Mean Shift算法和STC跟踪算法进行了理论研究,并分别在红外舰船视频和红外行人视频中进行了实验,最后对跟踪的结果进行了详细地分析。4、最后,基于以上所描述的算法,设计开发了一个基于MFC的红外视频中运动舰船检测与跟踪的软件平台。通过测试可以得出,该软件平台可以实现对红外视频中的运动舰船的检测与跟踪。