红外目标检测与跟踪在军事、监控、交通等许多方面有着广泛的应用,由于地面背景下的复杂性和干扰的不确定性,使得红外成像的地面目标检测与跟踪成为了国内外学者的研究热点。本文主要对复杂地面场景下的红外目标检测跟踪方法进行了研究,主要内容包括以下几个方面:首先分析了地面场景下的红外图像特性,研究并实现了一种抑制红外图像中噪声的方法。对当前常用的红外目标检测跟踪方法进行了研究,在缺少目标距离信息或尺寸的先验信息情况下,当目标孤立时,提出了一种基于最大类间方差法和占空比相结合的方法来检测不同尺寸下的目标。针对地面场景中往往会出现目标的灰度均值小于邻域背景的灰度均值的情况,提出了一种能够有效的检测亮暗目标的方法。其次地面场景的复杂性和目标不同部分的红外辐射特性存在一定差异,基于图像分割的方法往往无法获取完整的目标,导致无法提取准确的目标信息。为了能够提取有效的目标信息用于目标跟踪,本文提出了一种占空比和图像纹理信息结合的自适应选取匹配模板的方法,确保选取的匹配模板具有合理的尺寸、一定的定位能力和足够的纹理信息。跟踪阶段,我们将根据检测阶段获取的目标信息是否完整决定相应的跟踪方法。当检测阶段能够获取完整的目标信息或目标孤立时,通过提取多种目标特征进行融合的方法实现目标跟踪;在无法获取目标完整信息时,将根据检测阶段获取的匹配模板采用图像匹配的方法来进行目标跟踪;对跟踪过程中遮挡问题做了分析,研究并实现了一种利用没有被遮挡的目标区域进行目标跟踪方法。最后对匹配跟踪中的模板更新问题进行了分析和研究,对跟踪过程中目标的不同状态采取不同的模板更新策略,确保匹配模板能够根据跟踪过程中目标的变化进行自适应调整,保证匹配跟踪的稳定。