地面背景下成像目标跟踪技术是对地打击精确制导武器成像导引头信息处理的重要组成部分。论文针对成像目标跟踪技术的应用需求,研究了地面背景下的运动单目标跟踪问题、运动多目标跟踪问题、和地面固定目标匹配跟踪问题。论文的主要工作如下:1、通过回顾现有的成像目标跟踪方法及其适应范围,分析了地面背景下成像目标跟踪技术的难点及创新需求。2、提出了一种结合广义交互式遗传算法的粒子滤波方法,改善了粒子滤波迭代过程中常见的粒子退化及匮乏问题。仿真实验说明该方法的滤波效果优于EKF滤波方法、传统的粒子滤波方法、和正则化粒子滤波方法。基于该方法实现了地面背景下的运动单目标跟踪处理;实际数据上的实验说明,该方法能有效克服强背景杂波以及目标被短时遮挡的情况。3、提出了一种基于视觉注意模型的运动多目标检测方法。该方法首先提取灰度、细节、运动等多种底层特征,然后融合这些特征形成动态显著性特征,最后利用注意焦点检测出同时存在的多个运动目标。实际数据上的实验验证了该方法较为稳健。4、提出了一种基于动态显著性特征的粒子滤波动目标跟踪方法,并将这一方法与显著性检测相结合,提出了一种地面背景下运动多目标跟踪方法。该方法将目标的动态显著性特征作为粒子滤波的状态向量,估计目标位置;同时与显著性检测得到的目标位置关联,完成航迹管理,实现多目标跟踪。实际数据实验验证了该方法能解决目标的出现、消失、合并、分裂以及被障碍物遮挡等难题。5、提出了基于梯度和最大值的相似性测度,和结合遗传算法与“高斯和”梯度神经网络的组合式搜索策略。在此基础上建立了一种新的地面固定目标匹配跟踪方法。可见光以及红外两组图像的仿真实验,验证了该方法具有较强的实用性及鲁棒性。