小运动目标检测与跟踪技术是光电成像探测系统的关键技术之一，对国民经济和科学技术的发展有重要的意义。小目标面积小、信噪比低等基本特点决定了要求响应更快、精度更高、更加智能化的实时图像处理系统来解决算法复杂性和实时性之间的矛盾。本课题针对工程应用中遇到的难点问题，就小运动目标检测与跟踪技术开展系统地、深入地研究。在分析了小目标的基本数学模型，小目标的基本特性，影响小目标成像的主要因素，噪声机理的基础上，设计了一种以TM$320C6203为核心运算处理器，FPGA为协处理器的软硬件协同设计的架构的实时图像处理系统，实现对小运动目标的实时检测、识别和跟踪。 根据实际设计要求研究了适合于本系统的图像处理、目标识别和跟踪算法，包括中值滤波，灰度形态学滤波，能量累积，灰度直方图，自适应阈值分割，聚类识别，形心跟踪。完成系统硬件平台和软件平台的设计。在FPGA内部利用分时复用的思想，完成能量累积等图像预处理和图像采集，节约了大量时间。DsP图像处理子系统的设计包括外部存储器接口设计，高速串口设计，扩展总线与PCI 9054的接口设计。DSP程序设计完成了滤波，目标识别和实时提取，并通过PCI9054，把图像和目标位置信息送到外部PC机。实验结果表明系统设满足设计要求，对于大小为320×240×8 bit，帧速为30 fps的视频图像，在20ms的帧周期内，系统能实时提取目标的位置信息。