精确制导武器的关键技术是精确制导技术,而图像目标跟踪是精确制导技术的一种典型应用技术。如何实现对图像目标的快速而稳定地跟踪,一直都是图像制导技术研究领域的重点和难点问题。本文针对复杂背景下的目标实时性跟踪进行了研究,主要工作包括以下三部分:第一部分,对核相关滤波跟踪算法进行了研究分析,包括其模型训练环节以及目标检测环节,详细地研究了基于循环矩阵的稠密样本采样方法。针对核相关滤波跟踪无法估计目标尺度的不足,本文提出了尺度金字塔目标尺度搜索策略,将跟踪器扩展成两级,第一级确定目标在二维位置空间中的坐标位置,第二级在该位置处构建尺度金字塔搜索空间,在尺度空间中确定目标的最佳尺度。实验证明本文算法有效解决目标尺度变化问题。第二部分,针对长时间目标跟踪任务对跟踪算法提出的挑战,本文对核相关滤波跟踪算法做了两点改进。首先,在模型更新时引入目标初始模型从而抑制模型漂移。其次,增加目标检测模块。当目标跟踪失败时,算法切换至目标检测模块。目标检测模块采用两级检测器,第一级检测器由方差分类器构成,第二级采用核相关滤波器。第三部分,目标跟踪实验以及结果分析。首先研究了目标跟踪算法的客观评价体系,包括评价指标与测试视频集。然后,验证了本文算法相对于核相关滤波跟踪算法改进的有效性,最后,进行了算法对比分析。将本文算法与当前其他的优秀目标跟踪算法进行效果对比与分析,实验结果表明本文算法不仅在跟踪精度上还是在跟踪鲁棒性上均优于参与对比的其他跟踪算法。