目标跟踪技术已经深入到人们的日常生活中，广泛应用于农业生产、交通运输以及安全防卫等领域。然而，随着低照度环境下信息需求扩大，微光图像作为夜间传递信息的主要工具，应用已经越来越多，研究对微光环境下的图像跟踪技术显得尤为紧迫。微光图像具有的特征是灰度级动态范围集中在一个区间、相邻的像素具有很高的空间相关性、相邻位置的灰度值变化较小等，因此微光图像中的目标、背景、噪声等信息会集中在非常狭小的动态范围内，并且图像经过传送和转换等，图像质量将进一步降低，并夹杂一些噪声，将导致目标跟踪时误匹配率飙升，因此需要对图像进行增强，在突出目标的同时，提高对比度，进而提高匹配跟踪的稳定性。可见，研究微光图像的增强匹配算法，满足自适应性、实时性，具有重大的实际意义和研究价值。本文从微光图像的特点出发，结合适于硬件实现的条件，调研了国内外微光图像增强以及匹配的系统设计方案，设计了一种适合于处理微光图像的系统。该成果为微光夜视系统的进一步研究提供了非常有利的理论技术支持。微光图像一般会受到噪声的影响，而且灰度级集中在低灰度级的一侧，这都对实现匹配跟踪有着不同程度的负面影响。对采集到的视频增强处理的好坏会直接影响到后期匹配跟踪的结果。首先，对图像做第一步预处理，选择使用3×3的高斯滤波器去除噪声；第二步预处理就是对图像增强，因图像整体呈现低的对比度，所以选用灰度级拉伸的方法。本文选用的是基于直方图均衡的方法，在HE基础上提出了多子直方图均衡和基于GMM的直方图均衡。通过对直方图分区处理，使得灰度级拉伸更均匀，保留了纹理细节，最终使其成为具有丰富信息的增强图像，目标更加明显突出。增强后的图像，更有利于进行相关匹配处理，通过分析理论成熟的MAD和NCC算法提出了改进的匹配算法，为了减小运算量，对模板进行抽行匹配。本文应用System Generator工具开发图像处理系统，通过构建相应的算法模块，在Simulink环境下进行算法仿真，自动生成Verilog硬件语言，下载到FPGA中实现。本文选用的是Virtex-5系列的XC5VSX50T FPGA，经过试验证明，整个系统可以满足实时对图像进行增强和匹配处理。