目前靶场所面临的实际问题是测量目标小，距离远，目标与背景对比度小，为了提高靶场光测设备对低对比度目标的识别能力，快速、有效的图像识别处理成为影响系统性能的关键技术之一。本文以数字图像处理技术为基础，为武器装备动态跟踪精度测试系统设计了快速、有效的图像识别处理系统。 文中首先对CCD系统采集进来的图像，进行灰度变换，增强靶标与背景的对比度；并对图像进行平滑处理，去除图像采集和传输中混入的噪声，以利于图像的边缘检测。 其次，本文重点介绍了静态目标的检测。静态目标检测的过程：采用动态阈值分割，将灰度图像转化成黑白二值图像，把靶标从复杂的图像背景中分离出来；制作模板，使用模板匹配的方法，定位靶标的位置；利用投影法，定位靶标的十字中心。 最后，本文在静态目标检测的基础上，提出了动态目标的跟踪策略。首先，在全局范围内搜索靶标；确定了搜索靶标的局部范围后，就在局部范围内搜索靶标；计算找到的靶标与模板的相似度，如果相似度大于设定的值，就认为靶标找到了，否则，就放弃本次的搜索，重新在全局范围内搜索。 本文的图像处理系统，采用数字图像处理技术，实现了机器的自动判读，从而准确度和速度都大大提高了。本文实验所用的图像，是由武器装备动态跟踪精度测试系统的CCD系统在自然光下实时采集的，文中的算法由VC语言在Windows 2000平台下编程实现。