在现代化的高技术战争中，高科技武器扮演的角色越来越重要，只有及时地发现目标、跟踪目标、快速准确地捕获和锁定目标，才能实现有效的攻击。成像目标视频跟踪技术应用于武器系统中，能实现对目标快速的捕获和稳定精确的跟踪，同时使武器系统具有隐蔽性好、分辨率高等特点，在军事上具有广泛的前景。其中，电视图像制导技术因其制导精度高、抗电磁干扰能力强、技术相对比较成熟、成本相对较低等优点而被广泛使用。　　本课题研究内容主要包括一下几个方面。在硬件组织方面，具体介绍了电视成像目标远程搜索跟踪系统的硬件结构与组成，其中包括后台的控制处理、网络传输、视频输入输出等模块的具体操作和运转；在视频图像预处理算法方面，详细分析了图像预处理、目标检测和跟踪算法，其中具体介绍了背景抑制和高通滤波作为预处理方法，滤除背景和随机噪声干扰，增强目标信息；通过动态阈值帧间差分法提取运动小目标，对大目标则通过吸收同值核区(Univalue Segment Assimilating Nucleus，USAN)边缘检测算法来提取；在目标跟踪阶段，以均值漂移MeanShift算法为基础对目标进行跟踪，并且结合基于卡尔曼滤波(Kalman filter，KF)的目标轨迹预测方法对均值漂移算法进行改进，同时对追踪波门指标函数做了改进。改进后的算法能有效降低跟踪迭代次数，提高了算法时效性。在目标跟踪过程中发生目标丢失的情况：本文采用尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform，SIFT)算法对目标进行再匹配。为了降低SIFT匹配算法的错误率，以随机抽样一致(Random Sample Consensus，RANSAC)对SIFT检测到的匹配点进行归一化，从而有效地减少了算法的错误匹配点；然后为了后期追踪波门的正确选取，本文提出了一种方法进一步剔除错误匹配点，针对目标遮挡及因为目标形变而丢失目标后重新快速定位目标做了详尽的分析和实验。通过大量不同场景的实验，验证了上述策略的有效性和实用性。　　最后研究了如何实现客户端对云台的控制。以及客户端和服务端之间网络传输实现的操作。将CCD图像采集装置安装在云台上，进行图像采集，并且通过网络将客户端对云台操作信息传输给服务器，进而通过云台的上、下、左、右四个方向的运动，对目标进行跟踪，最后通过实验验证了系统可以有效、稳定地运转。