为了及时准确地获取战场信息,世界各军事强国都大力发展各种各样的战场侦察传感系统.视频监视与监控(Videl Surveillance and Monitoring,VSAM)系统是战场侦察传感 系统中最重要的一类,得到了人们的广泛关注.视频监视与监控技术是计算机视觉的重要应用分支,其基本思想是用机器视觉来代替人类视觉,自动获取、存储、传输和理解战场环境,完成战场自动监视任务.该文以战场侦察为应用背景,主要研究战场侦察视觉系统的基本结构与组成、战场目标的自主检测、跟踪与识别算法,并使用DSP和摄像机芯片完成战场目 标检测和跟踪的硬件实现.首先,该论文讨论了战场侦察视觉系统的基本结构和组成,提出了现场站为主动视觉单元,中央站为信息理解单元,以中央站控制为主、现场站主动视觉为辅的战场侦察视觉系统方案.自主检测、跟踪和识别战场目标是该方案的核心内容.其次,该文提出了用于运动目标检测的像素坐标投影法,实验表明,该算法能快速、有效地自动检测运动目标.第三,该文对同属于微分方法类的四种光流算法Horn-Schunck法、Lucas-Kanade法、Nagel法、Uras法进行了对比实验,在此基础上,提出了一种实用的特征跟踪算法, 并基于普通微型计算机建立了目标实时跟踪实验系统.第四,该文给出了基于DSP的嵌入式 目标跟踪器的结构、设计原理及具体实现方法,并对目标跟踪器的性能进行了实验分析.最后,该文提出了一种基于本征图像(eign image)与BP网络相结合的目标识别方法,该方法具有多种目标不同姿态的高识别率和较好的鲁棒性.