随着机器视觉的发展,机器视觉已经在民用和军事领域有着越来越广泛的应用。在银行、商场、医院、学校、交通路口等地方,随处可见的视频监控设备保障了人们生活的正常运行;在军事上可用于对敌方情况的监控和跟踪。运动目标跟踪技术作为机器视觉的重要应用,近年来得到了迅速发展,对于跟踪的准确性和实时性也有了更高的要求。为了保证舰船的安全,需要时刻对舰船周围进行全方位的监控。本文以此为课题背景,重点研究以天空为背景的运动目标跟踪技术,并考虑实际环境影响可能对跟踪系统造成的影响。对于海浪的影响和光线的影响提出了解决的方案。运动目标的检测和跟踪方法很多,对于特定目标的跟踪,通常可以以该目标的纹理、颜色、轮廓等信息作为跟踪的依据,在视频帧图像中和模板进行匹配,以跟踪运动目标。如果事先未知目标信息,则需要根据运动的特点来跟踪目标,本文主要研究此种情况下的运动目标跟踪技术。课题的研究内容主要分为以下四个部分:(1)针对本课题的背景分析了目标的检测和跟踪的过程中存在的实际问题,并提出了对应的解决方案。针对需要全方位跟踪的要求设计了多目视觉测量系统。针对海浪对图像的影响进行模拟,提出消除模糊的方法。(2)比较了高斯背景模型、码本模型、LBP模型等不同背景建模的方法存在的不足与缺陷,针对本文光照可能发生变化的情况对背景建模算法进行改进。(3)通过视差原理计算目标方位,编程实现对目标距离和方位角的测量。(4)对测量得到的数据进行误差分析,对于多组双目视觉测量系统的数据冗余,提出通过神经网络的方法处理,以减小系统误差。