运动背景下对地运动目标检测与跟踪是机载光电探测瞄准系统的主要任务。利用嵌入式图像处理核心DSP的运算性能强、功耗低的优势,深入研究C64x+DSP的结构和优化策略,优化程序流程高效实现运动背景下对地运动目标检测跟踪算法。地面背景运动估计是运动背景下对地目标检测的基础。研究了基于KLT光流法的背景运动估计算法。特征点提取和跟踪是其运算复杂度最高的部分,对此深入研究计算特性并进行优化,以基于DSP实现地面背景运动估计。为了减少背景运动估计的时间,系统研究了块匹配各项加速策略,提出了一种基于快速块匹配的背景运动估计算法。根据图像梯度提取纹理信息最丰富的特征块以减少匹配块的数量,采用六边形搜索策略以减少搜索点数,基于DSP实现了基于快速块匹配的背景运动估计算法。利用背景运动估计得到的参数对图像进行背景运动补偿。利用帧间差分二值化,形态学滤波,连通域标记与滤波剔除噪声和伪目标干扰,准确检测目标。只利用时域信息检测目标,目标检测结果不够精确,针对此问题深入研究基于显著性信息的目标检测,提出了一种基于区域像素显著性和时域信息融合的运动目标检测算法,并基于DSP实现目标检测算法。针对地面运动目标跟踪过程中目标外形、姿态变化以及被遮挡等复杂问题,对压缩跟踪算法进行了改进。研究了遮挡发生时的分类分数变化和目标与模板的MCD距离的变化规律,将分类分数变化作为判断目标被遮挡发生的粗判定条件,将MCD距离变化作为判断目标被遮挡发生的精判定条件。利用Kalman预测器预测下一帧图像中目标的位置,缩小整个图像上目标跟踪的搜索区域,减少计算量且提高准确度。在目标被遮挡时,根据Kalman预测器预测目标位置,估计目标运动轨迹。基于DSP实现了基于改进压缩跟踪算法的地面目标实时跟踪。