目标跟踪是计算机视觉的重要研究方向，被广泛的应用在人机交互、安防监控、交通管理、导航、航天航空和生物医学等各个领域。由于这些应用对跟踪算法乃至硬件系统的实时性有很高的要求，为此本文研究了实时性和准确性高的跟踪算法，利用DSP的高效数字信号处理能力，在达芬奇平台上实现精度高、鲁棒性好的实时目标跟踪系统。　　 本文在灰度匹配跟踪算法的基础上，添加了差分背景掩码分析算法，用以区分感兴趣区域中的目标、背景和遮掩物，得出该感兴趣区域对应的掩码，并将此掩码加入匹配过程，得到掩码模板匹配算法。此算法用目标表面信息进行匹配，去除了背景和遮掩物的干扰信息，提高匹配准确性；采用目标定位修正掩码模板匹配算法对匹配结果进行修正，在初次的目标匹配之后，由于环境变化、遮掩物和模板更新误差等因素的影响，不可避免的会产生一些漂移，此时对第一次匹配结果分析掩码，重新进行掩码匹配以修正匹配误差，从而提高整体算法的鲁棒性；测量噪声中的漂移噪声严重影响了模板更新的准确性，为此本文采用掩码卡尔曼外观滤波器抑制漂移。通过估计测量噪声功率和新息功率，迭代计算出每个像素对应的卡尔曼增益，对模板的每个像素自适应更新：全遮掩情况下采用匀速预测算法，根据前数十帧的目标运动向量来预测当前帧的目标运动向量，当目标重新出现后再捕获它，继续跟踪。　　 本文在达芬奇数字信号处理系统TMS320DM6446上实现整个算法，TMS320DM6446是双核结构，集成了DSP核和精简指令集计算机(RISC)技术的优势，即结合一块高性能TMS320C64x+DSP处理器核和一块ARM926处理器核。本文利用DM6446的视频处理前端完成视频的采集，由C64x+ DSP完成视频数据处理，即目标跟踪，最后由视频处理后端完成视频显示。经过代码级的优化，实现了实时目标跟踪系统。