视频跟踪系统具有直观性好、抗电子干扰强、性价比高等突出优点。视频运动目标跟踪作为其核心课题之一,融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等许多领域的先进技术。由于目标跟踪的结果蕴含了场景中每个运动目标的大量时空信息,视频跟踪技术自二十世纪六十年代以来,得到了极大的发展,它在军事视觉制导、安全监测、交通管制、医疗诊断等许多方面都有应用。本文对视频运动目标跟踪算法进行研究。首先介绍视频图像增强中的两种常用算法直方图均衡化法及钝化算法和图像小波变换理论,针对红外图像增强问题提出了利用平台直方图均衡化法及非线性增益算子小波变换对图像进行全局及局部增强的方法,通过与前两种方法仿真相比较,取得了更好的增强效果。在视频运动目标的提取中,介绍常用的图像差分算法、光流算法和主动轮廓模型算法,分析它们的优缺点,提出了一种基于对象的时空结合的目标提取算法,通过真实场景下运动目标的提取,结果表明该算法可以在获得目标连续边缘轮廓的同时从背景中提取真实目标。最后,利用卡尔曼滤波器对视频运动目标进行跟踪,得到目标的运动轨迹。