红外小目标的实时跟踪技术在军事和民用领域应用广泛,然而由于小目标缺乏尺寸、纹理和形状等信息,而且传统检测和跟踪算法的复杂度较高,因此,很难对红外图像中的小目标进行稳定实时地跟踪。本文结合现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)运算速度快、并行处理的优点,设计并实现了一个以FPGA为核心处理器的小目标实时跟踪系统,提出了一种效果良好且易于在硬件平台实现的小目标跟踪算法,并在FPGA平台实现了该算法。本文主要内容如下：(1)首先讨论了系统开发过程中涉及到的BT656视频标准以及不同的视频扫描方式,然后介绍了与视频信号处理相关的颜色空间理论与YCbCr不同的采样方式,最后具体分析了FPGA的工作原理和开发流程,介绍本文所需的开发工具,并完成了系统的芯片选型工作。(2)针对经典Top-hat变换对小目标检测的局限性,在分析小目标成像特性的基础上,提出一种改进的Top-hat变换,并将其应用于图像的预处理中,抑制背景的同时突出小目标。在此基础上,通过对视频序列中目标的运动估计和基于特征滤波器的空间滤波,剔除不在运动区域范围内的虚假目标,从而稳定有效地计算出小目标的位置。实验结果表明本文算法具有较好的跟踪效果,同时也满足系统的实时性要求。(3)本文选取D/A和A/D转换的编解码芯片、用于存储视频数据的SRAM和Cyclone II系列EP2C70F672I8 FPGA芯片,设计了系统的整体硬件架构,并完成了跟踪过程中涉及的图像采集、存储和核心算法等模块的具体实现。针对传统滑动窗口操作方法在FPGA内实现资源消耗较多、运算量大的不足,设计一种新的滑动窗口运算方法,首先使用双口RAM存取多行像素灰度值来完成取模板窗口操作,并将其应用于Top-hat预处理和检测跟踪算法模块中,节省了系统硬件资源。实验结果表明,本文构造的系统较好地实现了对红外小目标的实时跟踪。