在现代化国防军事体系中,红外弱小目标检测跟踪技术占据着十分重要的地位。其中地面移动车辆的检测跟踪技术已经广泛应用于导弹制导,卫星跟踪系统中。然而由于红外图像成像质量较差,存在较多噪声,以及高空视角下车辆目标相对弱小,缺乏特征等因素影响,实现红外图像中地面移动车辆的准确和鲁棒检测跟踪仍存在较多难点。现有基于滤波的检测算法速度较快,但是鲁棒性较差,不能适用于复杂场景;基于优化的检测算法鲁棒性较好,但时效性较差,工程实现有难度。现有的多目标跟踪算法在进行目标匹配时通常只考虑位置信息,导致跟踪过程不稳定。针对以上情况,面向工程应用,本文结合目标特点进行针对性研究,主要工作如下:通过分析高空视角下地面车辆目标与所处背景的成像特征,提出了两阶段快速处理的地面移动车辆检测算法。在第一检测阶段,通过对红外图像进行多方向梯度融合计算,快速定位出目标出现概率较高的局部候选区域。在第二阶段中,本文针对目标分布特征提出了局部图像的双层对比检测算法,从而实现精准定位目标,排除虚警。通过两阶段处理,可以实现检测算法的高准确度与高时效性。相较于传统检测算法,本文算法在实现快速检测的同时,也能够适应强噪声,复杂变化的背景环境,具有较好的工程应用价值。针对红外图像中地面移动车辆弱小目标跟踪时信息量不足的问题,提出了多特征联合匹配的目标跟踪算法。首先根据目标的运动特征进行位置匹配,然后结合目标所在局部区域外形进行特征匹配。相较于传统跟踪算法,多特征联合匹配算法能在探测平台发生大幅抖动时依然精准稳定的跟踪目标,具有更好的跟踪准确性和稳定性。最后,为了验证本文算法的工程实用性,本文进行了DSP开发平台的算法实现,通过对检测跟踪算法进行测试,证明了本文算法在在实际工程中有较好的应用价值。