在现代战争中,精确制导弹药的使用对战争走向起着十分重要的影响,因此研究精确制导技术具有重要意义。电视制导相比与其它制导方式,不仅隐蔽性高而且抗干扰能力强且成本较低。图像处理技术是电视制导技术的核心,本文对电视制导图像处理的几个关键部分即:图像预处理、图像匹配和运动目标跟踪等技术进行深入的研究。首先,介绍了研究电视制导图像处理算法所需的基础理论,主要是颜色空间模型、图像灰度变换和图像形态学操作,为后续研究建立基础。其次,弹载电视导引头由于受到各种干扰,采集到的图像有大量噪声和退化,针对于此,研究了图像去噪和图像锐化操作的常用方法。重点研究了电视制导在恶劣天气下的图像增强,分析了同态滤波和Retinex理论两种常用图像增强算法,为了解决前者算法丢失细节的不足,本文将小波变换融入该算法并加入CLAHE处理,实验结果表明,改进算法可以有效地增强恶劣天气下采集的图像质量。再者,图像匹配算法的性能决定着电视制导的总体性能,也是目标跟踪的研究基础。本文阐述了基于灰度信息和特征的图像匹配,分析了包括SIFT特征点在内的几种角点的原理和优缺点。基于SIFT特征的图像匹配较为适合电视制导,但SIFT算法较为复杂,计算量大,无法达到实时匹配,本文提出了一种基于边缘的改进SIFT算法,只在边缘邻域进行特征点检测,用马氏距离的方法替换欧氏距离来作为特征点匹配的评判准则,最后利用RANSAC算法滤除匹配阶段产生的一些错误对应关系,实验表明改进算法的耗时大大减少,准确度也有较高提升。最后,研究了电视制导目标跟踪算法。分析了 CamShift算法和卡尔曼滤波两种算法理论和优缺点。针对前者算法在目标被其它物体遮拦较多时会跟踪失败的缺陷,本文在算法中使用卡尔曼滤波加入对目标将来时刻状况的估算来弥补上述缺陷,并实验验证。