计算机视觉技术在近几年来得到了迅猛的发展,已经在军用和民用方面得到了广泛的应用。如何正确的识别和跟踪目标是其中的一项重要技术。本文对目标识别方法和基于模板匹配的跟踪算法进行了详细的研究,在实现导弹的精确末制导方面发挥了重要的作用。首先,论文介绍了目标识别与动态跟踪技术的研究现状,并针对目标识别和动态跟踪技术中所用到的图像预处理方法进行推导、性能比较,应用环境分析,并将其在FPGA中实现性能验证。在此基础上,完成了三种运动目标检测方法的推导和适用范围分析,并给出了利用各个算法完成运动目标检测的效果对比、资源占用量对比和检测时间对比。其次,在目标识别算法的基础上,本文重点论述了基于模板匹配的运动目标跟踪方法。首先本文研究了经典的固定模板匹配算法,并实现其软件仿真。同时,分析了固定模板匹配算法的缺点和影响其跟踪精度的因素。针对由于运动目标在实际运动中产生的遮挡或形变问题导致的跟踪结果漂移的问题,提出了一种基于HASH感知和小波变换的目标跟踪算法,即利用正交余弦变换得到图像的HASH值作为模板更新的依据;同时利用小波变换得到的低频区域子图像进行匹配搜索以减少计算量,提高匹配速度。实验证明,这种匹配算法在目标存在旋转、缩放等形变时能正确跟踪目标,并且在保证跟踪精度的同时,提高跟踪系统的实时性。最后,本文将目标跟踪算法在Spartan-3E系列FPGA硬件系统中实现,实验了基于模板匹配的目标跟踪算法在单一背景,复杂背景和存在干扰条件下的跟踪效果。实验结果证明,该跟踪系统在三种条件下均能正确跟踪运动目标,具有良好的跟踪性能和实时性。