基于视觉图像的目标跟踪技术是计算机视觉研究领域一项不可缺少的关键技术，广泛用于交通监控、导航控制和人机交互等领域。均值偏移算法是众多优秀的目标跟踪算法之一，具有计算量小，鲁棒性好等优点。论文基于传统的均值偏移算法，将该算法运用于近场面目标跟踪中，针对相应场景给出适应策略。针对目标遮挡问题，给出了基于卡尔曼滤波和线性预测的均值偏移算法，增强了算法在目标形变和遮挡情况下的鲁棒性；针对目标与背景直方图相似问题给出了基于分块直方图的均值偏移算法，提高了算法的适应性；针对目标尺度变化问题给出了改进的尺度自适应算法，实现了对尺度变化目标的跟踪。TI公司的DaVinci系列DSP处理平台具有强大的数据处理能力和丰富的外设资源，能够满足视频处理的大数据量和实时性要求，在视频图像的实时处理和产品的快速开发方面有独特的优势，是实现视频目标跟踪算法的理想硬件平台，同时也是很好的算法研究平台。DM6446是DaVinci系列的一款ARM+DSP双核架构的SoC（系统级芯片）处理器。本文使用DM6446作为算法研究平台，对均值偏移算法及相应适应性改进算法的性能进行了评估和验证。仿真结果表明基于均值偏移的改进算法具有良好的跟踪性能；测试结果表明基于DM6446平台实现算法具有良好的实时性，能够实现对CIF视频的实时处理。