红外图像目标跟踪算法包括以下四个部分：（a）实时红外图像的预处理；（b）目标的锁定或捕获；（c）目标稳定地跟踪；（d）模板的自适应更新。 论文主要对目标跟踪算法的各个阶段所遇到的问题和解决方案进行了介绍。在图像预处理阶段，针对红外地面图像的特点提出预处理的一系列方法。在目标的锁定阶段，描述了一种根据目标搜索区域对比度对被跟踪目标进行稳定锁定的算法。为使目标能够稳定地跟踪，对目标在实时图中匹配的各种相关算法进行了详细地介绍，对各种方法进行了比较，并给出了典型匹配算法的实验结果。模板的自适应更新也是决定跟踪算法性能的关键问题，论文中提出了以目标模板与实时图匹配点的相关系数作为目标模板刷新的依据对模板更新的方法。根据跟踪系统的特点，又详细介绍了两种目标模板大小刷新的方法，它们分别是基于灰度均值和基于直方图的模板大小更新方法。在论文中对两种算法的优缺点进行了比较，分析了方法的不足，并提出了进一步改进的意见。 研究目标跟踪方法的同时，还针对图像处理核心的硬件系统进行软件移植讨论，并对基于硬件系统的算法的改进和程序并行化执行进行了说明。