目标的跟踪定位有着重要的应用价值。实际应用中，对目标跟踪定位系统的实时性有很高的要求。FPGA是可编程逻辑器件的代表，可以用较短的时间实现更复杂的功能。基于以上技术背景，本文研究了FPGA在目标跟踪定位中的应用。论文首先论述了使用FPGA实现的实时系统的关键技术，将其应用在基于目标几何特征的面成像目标跟踪定位中，涉及目标特征检测、特征匹配等内容。对其中的核心算法──SURF算法，进行了面向硬件的优化，用Verilog硬件描述语言设计了SURF算法的硬件加速逻辑电路，将其作为用户自定义逻辑搭建了SOPC系统，设计了系统的软硬件。利用该系统对目标图像进行处理，计算其特征线度。然后，开展了在FPGA上提高对目标跟踪定位的可靠性的研究。对两种图像增强算法进行了分析。研究了超越函数的FPGA硬件实现，将计算超越函数的IP核集成为Nios II处理器的自定义指令来实现目标图像增强算法的硬件加速。最后，测试了FPGA的硬件加速性能。使用了用户自定义逻辑的FPGA系统每秒可以计算20幅64×64像素目标图像的特征线度。添加了用户自定义指令后，使用对数锐化法和改进的Lee图像增强方法进行处理的速度分别可达每秒28幅和每秒3.7幅。测试结果表明FPGA可以提高运算速度，提升目标跟踪定位的实时性。