近年来，关于视频图像的运动目标检测与跟踪技术获得了越来越多的关注和研究。该技术融合了人工智能、模式识别和图像处理等众多先进学科，被广泛应用在军事、民用等诸多领域。在实际应用中，视频图像数据量非常庞大，对处理速度要求较高。同时，FPGA芯片以其集成度高、运算速度快、成本低等优点，在视频图像处理中得到越来越多的应用。　　本文针对以往算法过于复杂、不适于硬件实现等缺点，主要做了以下几个方面的工作　　首先，在算法方面。　　(1)对三种经典运动目标检测算法：光流法、背景减除法和帧间差分算法进行了分析及对比。针对帧间差分法的不足，用Canny边缘特征检测算法对其进行改进。　　(2)对感知哈希算法的特点进行了分析，进而提出一种基于哈希编码特征和Kalman滤波相结合的目标跟踪算法。该算法利用目标的变换域系数，用均值哈希算法对感兴趣区域进行编码；用该编码特征进行匹配跟踪；再采用Kalman滤波优化算法对目标的位置进行校正和预测，进一步缩小搜索范围。在MATLAB2012软件环境下对本文跟踪算法进行了仿真，实验表明本文跟踪算法将二维图像变为一维数字摘要，大大减少了跟踪匹配的运算量。且在背景复杂和目标快速运动时仍能稳定跟踪。　　其次，在硬件方面。设计了运动目标检测与跟踪系统的硬件平台，主要完成图像采集单元、图像存储单元、算法处理单元、图像显示单元等模块的RTL设计与仿真。图像采集单元主要完成对摄像头的初始化配置以及对视频图像数据的采集；图像存储单元将采集到的图像数据进行缓存；算法处理单元完成预处理、运动目标检测、目标跟踪等算法，并将计算得到的目标位置信息传给VGA显示单元；图像显示单元根据vGA接口标准的要求，不断从SDRAM中读取缓存的数据，对图片以及目标位置进行显示。通过仿真验证了方法的可行性。　　最后，搭建了FPGA硬件平台。对各部分所用硬件参数做了简要介绍，硬件系统主控芯片为CycloneⅣ EP4CE115F29，摄像头传感器型号是OV7670，在嵌入式逻辑分析仪SignalTapⅡ的协助下完成了系统的板级验证。