运动目标跟踪是模式识别、图像处理、计算机视觉等领域的重要课题。它把图像处理、自动控制、信息科学有机结合起来，形成了一种能从图像信号中自动识别目标，提取目标位置信息，自动跟踪目标运动的技术。对运动目标进行跟踪在军事、工业和科学研究方面都具有重要的意义。 在目前运动目标跟踪领域中，广泛地使用了灰度图像处理算法，然而由于灰度图像处理算法大多集中在图像的灰度上，也就是仅仅处理图像的亮度信息，使得在有些应用中存在比较大的局限性。与灰度图像相比，彩色图像携带了更多的可视化信息。本文在介绍了模板匹配方法和颜色空间的基础上提出了利用颜色信息进行模板匹配对目标进行跟踪的方法。该方法首先检测车辆的车窗，在车窗的下面进行分块，以提高所提取颜色信息的准确性，并将每块的颜色信息用一个颜色向量来表示，通过对颜色向量的相似性判断来对目标跟踪。 当对车辆下底边的定位是通过检测车底投射阴影来定位的时候，在车辆通过桥洞、隧道时或路边建筑投射阴影的时候，就会把地面上的阴影和车辆本身的投射阴影混淆在一起，从而造成定位错误，所以针对这种情况，本文提出了针对阴影中运动目标的跟踪算法。该算法利用颜色信息判断车辆是否进入了阴影，在阴影中的话就利用桥洞、隧道或路边建筑阴影到车底阴影的亮度跳变来确定车辆的下底边位置，对其他边的定位则利用边缘检测的方法，并对检测的结果与历史的跟踪结果进行比较来确定车辆的位置。 对以上提出的各种方法，本文均给出了实验结果与实验分析，证明了所提出方法的有效性。