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根据一般扩展目标的性质,结合某些高速扩展目标分离(如高速再入大气层的目标)的实际情况,分析了此类目标发生分离、特征产生剧烈变化的特点,指出了一般图像跟踪算法中基于对比度跟踪算法在此情况下难以适用的原因,并综合这些算法的特点,提出基于光学图像序列的加权多边缘跟踪算法,结合FDEKF滤波,实现了对此类(超)高速扩展分离目标的自动稳定跟踪。通过对多个此类目标序列图像进行仿真验证,并与其它四种基于对比度的跟踪算法所得结果进行比较,结果表明,该算法稳定性好、精度更高,且易于实现。