In this master thesis the possibility of detecting and tracking objects in multispectral infrared video sequences is investigated. The current method  with fix-sized rectangles have significant disadvantages. These disadvantages will be solved using image segmentation to estimate the shape of the object. The result of the image segmentation is used to determine the infrared contrast of the object. Our results show how some objects will give very good segmentation, tracking as well as shape detection. The objects that perform best are the flares and countermeasures. But especially helicopters seen from the side, with significant movements, is better detected with our method. The motion of the object is very important since movement is the main component in successful shape detection. This is so because helicopters are much colder than flares and engines. Detecting the presence and position of moving objects is easier and can be done quite successfully even with helicopters. But using structure tensors we can also detect the presence and estimate the position for stationary objects. / I detta examensarbete undersöks möjligheterna att detektera och spåra intressanta objekt i multispektrala infraröda videosekvenser. Den nuvarande metoden, som använder sig av rektanglar med fix storlek, har sina nackdelar. Dessa nackdelar kommer att lösas med hjälp av bildsegmentering för att uppskatta formen på önskade mål.Utöver detektering och spårning försöker vi också att hitta formen och konturen för intressanta objekt för att kunna använda den exaktare passformen vid kontrastberäkningar. Denna framsegmenterade kontur ersätter de gamla fixa rektanglarna som använts tidigare för att beräkna intensitetskontrasten för objekt i de infraröda våglängderna. Resultaten som presenteras visar att det för vissa objekt, som motmedel och facklor, är lättare att få fram en bra kontur samt målföljning än vad det är med helikoptrar, som var en annan önskad måltyp. De svårigheter som uppkommer med helikoptrar beror till stor del på att de är mycket svalare vilket gör att delar av helikoptern kan helt döljas i bruset från bildsensorn. För att kompensera för detta används metoder som utgår ifrån att objektet rör sig mycket i videon så att rörelsen kan användas som detekteringsparameter. Detta ger bra resultat för de videosekvenser där målet rör sig mycket i förhållande till sin storlek.