信息化条件下的作战环境复杂多变,对精确制导武器提出了更高的要求,精确制导武器的核心是精确制导技术,它要求能够实现对目标的精确探测、识别和跟踪。本文立足于当前导弹末制导领域先进的理论成果,对图像末制导技术中的运动目标识别与跟踪处理技术进行深入的研究。首先,在目标识别算法方面,从像素级与图像级分别对运动场景中的目标图像进行多种特征算法的研究,如颜色直方图特征、NMI (Normalized Moment Inertia)归一化转动惯量特征、边缘直方图特征等；以直方图方法为基础,引入一种兼顾统计信息与空间分布信息的颜色自相关直方图识别算法,以解决目标与背景颜色分布相似带来的误识别问题。其次,在目标跟踪算法方面,对线性卡尔曼滤波方法和非线性粒子滤波方法进行对比仿真实验分析与算法特性验证；对真实场景中的可见光及红外序列图像,利用目标特征结合滤波方法实现运动目标的识别与跟踪,并对跟踪误差结果进行分析；通过对真实序列的仿真实验,分析粒子数、重采样技术、运动方程噪声等环节对粒子滤波算法的影响,提高算法的跟踪精度。最后,通过原理分析与序列图像实验结果分析,提出一种改进的自适应粒子滤波算法,适时的调整粒子数、重采样间隔及运动方程的噪声方差,保证跟踪精度的同时,有效地降低滤波算法的计算复杂度,提高了跟踪算法的实时性和鲁棒性。