无论是在民用还是在军用领域,基于航拍视频的目标跟踪技术都有着广泛的应用。在战场侦查,交通监控,国土安全等方面全自动或者是半自动的实现目标跟踪任务可以大大的减少工作人员工作时间。本文研究了基于UAV (unmanned aerial vehicle)视频的运动目标跟踪算法,构建了一个航拍视频目标跟踪原型系统。所有视频目标跟踪算法都需要处理的两个问题是:(1)如何计算目标的搜索区域;(2)如何设计目标的匹配量度。第一个问题在航拍视频跟踪中尤为突出。全局运动补偿算法是航拍运动目标跟踪系统所不可缺少的模块。本文指出了运动补偿算法的本质:计算视频帧间的几何变换模型,等价于静态图像处理中的配准方法。本文将应用于静态图像处理领域的SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)应用到视频运动补偿模块上并且得到非常精确的补偿效果。对于第二个问题,本文首先分析了基于颜色分布Bhattacharyya距离作为目标局部信息的匹配量度的局限性,为了使目标跟踪系统具备对颜色干扰的鲁棒性,本文提出了基于时空微分(spatial temporal derivatives)统计模型的匹配量度,以观测似然函数的形式整合在粒子滤波器的框架下运行。数值实验结果验证了本文提出的目标跟踪算法的有效性。