目标跟踪在军事和民用领域中都有广泛的应用。而随着现代航空航天技术的飞速发展,各种航行速度和机动性能越来越高,对目标跟踪也提出越来越高的要求。目标跟踪是把自动控制、图像处理、信息科学有机结合起来,形成了一种能从图像信号中实时地自动识别目标、提取和预测目标位置信息,自动跟踪目标运动技术。本论文在学习前人研究成果的基础上,着重研究了高机动目标的跟踪问题。本文首先对机动目标跟踪问题的发展历程进行了回顾,详细介绍了目标跟踪的理论知识:运动参数和图像信息跟踪方法,并讨论了图像分割的几种特定理论所存在的问题。在此基础上,对相关的问题进行了研究,取得了以下成果:(1)静止背景中目标检测跟踪方面,总结了成熟的静止背景中目标检测算法。指出各种算法的使用常用场合,以及提取目标边缘区域方法,阐述了静止背景中目标跟踪的基本思路为检测、提取和关联。用边缘提取方法预测出目标运动位置。(2)提出了一种粒子预测自适应融合的视频单目标跟踪算法。在该算法中,对目标的观测描述采用了粒子预测,模板跟新等信息。做了仿真实验,实验结果表明了这种方法在一些较复杂的环境中,能够取得较好的跟踪效果。改进了因光线造成目标丢失的问题。(3)选取了一种改进算法并与粒子滤波算法相结合,做了仿真实验,结果表明新综合的算法具有较好的跟踪性能,在跟踪精度与实时性之间取得了一个比较好的平衡。