相干成像激光雷达具有较高的角度分辨率和距离分辨率,可以同时成目标的强度像和距离像,构成高分辨的角-角-距离-强度图像,在多个领域都有很好的应用前景。图像跟踪是成像激光雷达系统中的一个核心部分,它决定着整个雷达的性能。目前激光雷达图像跟踪系统中普遍使用的是质心算法,该算法结构简单,运行快速。相关跟踪算法同样也是图像跟踪中的一种重要算法,已经在普通成像跟踪系统中得到较为成功的应用,随着硬件的发展,它也必然会成为成像激光雷达目标跟踪的重要方法。本文的主要研究内容可以分为两个部分:相关算法研究和质心算法研究。第一个部分,对传统的相关算法进行了必要的改进,以使其适应激光雷达目标跟踪这样一个特殊的应用环境,并且在多种仿真激光雷达序列图像中对算法进行了试验,综合评价了算法的性能。实验结果显示改进后的相关算法具有较高的精度,速度较快,能自适应地跟随目标进行模板尺寸扩展的性能。此外还研究通过预处理提升待追踪图像的质量。实验结果证明增强后的图像序列较未增强的图像序列有更低的跟踪误差。在第二个部分,首先引述了质心估计算法的统计特性,通过分析可以看到质心估计是有偏的,并且含有与信号有关的噪声。由此可以看到目前使用的随动系统存在一个缺陷——滞后效应。它严重的影响了跟踪系统的表现和跟踪的精度。对这个问题,文章结合Kalman滤波思想设计出一个滤波器。该滤波器分为预测和更新两个部分。前一部分通过融合之前的目标质心信息预测下一帧目标的置信位置,而后一部分结合前向预测误差对预测的结果进行更新。该滤波器通过迭代的计算,自适应地对目标的速度进行预测与更新,针对质心估计结果的有偏性,给予了修正,对目标在数据运算时间内的位移进行了预测并予以补偿,有效的将目标定位在视场中心附近。在两种情况(卡车场景和飞机场景)的仿真成像激光雷达序列图像中进行的实验显示,该滤波器有效的抑制了滞后效应,降低了质心估计中与信号有关的噪声,通过将目标质心保持在视场中心附近,使得估计的协方差保持在一个较低的水平,有效地降低了跟踪的误差。所以该滤波器有很好的实用价值。