目标跟踪技术已在军事方面和民用方面得到广泛的应用,并起到不可或缺的作用。然而,随着雾霾、阴天及其他光照低的恶劣天气的影响,使得图像出现整体亮度过低、细节不清晰、对比度偏低、质量下降等现象,这类图像的最主要特点是像素点的直方图的范围集中在低灰度级区间且不分散变化范围小,而当对视频进行传输、处理时,图像的质量会降低,导致目标跟踪的误匹配率增大,所以为了达到更好的跟踪效果,研究视频图像的增强处理方法和模板匹配算法至关重要。本文从低对比度、低照度图像的成像系统特点出发,有效的结合了硬件FPGA系统的实现条件,并充分的调研了国内外图像增强和模板匹配系统的设计方案,设计了一种基于FPGA的图像增强和模板匹配系统。低对比度、低照度的图像的主要特点是它的直方图灰度级集中在低灰度级的一侧,目标不易人眼观察和机器处理,对实现模板匹配从而达到目标跟踪有着一定的负面影响。所以需要首先对图像进行增强处理,使得图像易于人眼视觉观察和后续模板匹配处理,本文的图像增强方法是在灰度拉伸的基础上进行改进,使得灰度级拉伸的更均匀,纹理信息更明显,图像信息更丰富,目标容易观察。图像增强后进行模板匹配,分析现有的MAD、NCC、SSDA算法,比较各自特点,并在此基础上提出了改进的模板匹配算法,为了降低灰度值变化的影响,采用去直流分量的方法,且为了减小运算量,采用抽行匹配方法匹配。本文设计了基于FPGA的硬件图像处理系统,搭建硬件平台,并在该平台上实现相应的算法模块,在Quartus II开发环境下实现Verilog HDL硬件逻辑语言,下载到FPGA中实现。本文选用的FPGA芯片是ALTERA公司的Stratix III系列的EP3SE80,经实验证明,设计的系统可以实现视频图像的图像增强和匹配,并且满足实时性。