目标跟踪技术是计算机视觉等领域非常活跃的一个课题，而且有着非常广泛的应用，例如：在弹道导弹防御和拦截、火力控制、海洋监视(水面舰艇或潜艇)、机器人导航等方面均可发挥重大作用。由于目标跟踪技术是一项非常复杂的多学科研究课题，迄今为止仍未有一种通用的技术方法适合于各种跟踪情况，研究一种鲁棒性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域的热点问题。 本文总结了常用的目标跟踪方法，研究了卡尔曼滤波算法并对其用于导弹跟踪进行了仿真，实现了一种基于卡尔曼滤波的自动跟踪试验系统，该系统是采用摄像头作为传感器、云台作为调节机构，用PC机作为处理机构在MATLAB环境下实现的。进行目标跟踪之前首先要检测出运动目标，本文实现了一种对特定颜色目标的检测算法，根据目标的红蓝色分量比值和绿蓝色分量比值确定两次分割阈值，并进行二值化，用数学形态学滤波去噪获得完整目标信息，并用目标像素坐标求均值的方法大概算出目标中心坐标。在跟踪目标前，先使摄像头不动作根据图像信息获得目标的运动状态并作为初始值，用卡尔曼滤波算法预测出目标下一时刻可能的出现的位置，PC机发出云台控制命令进行跟踪，然后以目标速度作为观测量进行运动估计修正。本系统采用的云台不具角度控制功能，所以在图像平面上建立目标跟踪模型，采用纯角度跟踪方法，以图像像素数标记云台偏移量，用水平与垂直方向的转动时间实现对云台的控制。同时，本系统设计了友好的人机界面，可完成对云台的手动调节以及跟踪画面的实时显示。 经过实验验证表明，本算法可以稳定跟踪目标，而且当目标经过短暂遮挡后仍能有效跟踪目标，并且在每次采集图像中目标都处于较好的观测视场内。