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对卫星图像传输进行跟踪识别方法优化,可有效提高卫星图像处理过程目标跟踪效果和准确性。对多特征目标进行跟踪,需要将不敏感特征与颜色特征进行融合,保证跟踪精度,完成目标跟踪。传统方法融合目标纹理特性、颜色特性、运动边缘特性等对目标进行表示,但忽略了对其进行迭代搜索,导致跟踪复杂度过高。提出改进的粒子滤波与均值漂移相结合的跟踪识别方法。通过粒子滤波获得目标状态的初始估计,然后利用卡尔曼滤波得到初始估计结果的最优估计,提高估计精度。在跟踪过程中利用Harris角点对目标旋转、光照及部分仿射变化不敏感等特性,