当前在图像研究领域中,对于图像中特定目标的识别与实时跟踪一直是众多学者持续深入研究、有待进一步攻克的技术。图像识别与实时跟踪技术在无人机航拍中得到了较为广泛的运用,如地震调查、军事侦察、还是侦查、工程测绘、农作物估产等。图像特定目标的识别与跟踪的实现要依靠一定的硬件与软件予以实现,通常对于绝大部分普通图像的处理可以通过软件来完成,但是在军事无人机航拍过程中一般处在高速运行、实时高分辨率拍摄的状况下,仅仅依靠软件对图像处理已无法满足实际需求,因此我们有必要结合ARM的处理器调度功能和FPGA的硬件加速功能对获取的实时图像进行分析,实现对特定目标、攻击目标的识别和实时跟踪等功能。伴随嵌入式系统应用的推广普及,在图像识别实时跟踪系统领域成本不断下降,硬件也在趋向于小型化和功耗不断降低,由此本研究中基于FPGA的无人机航拍图像特别目标识别技术应用研究中选择采用硬件的方法予以实现。为了使用软硬核的协同处理实时的对获取的特定目标进行分析和判断,我们提出的系统的硬件主要包含以下IP核:DSP数字信号处理器、集成图形处理芯片或FPGA半定制逻辑电路配合其它辅助逻辑电路,相较于前两种硬件设计方案,采用FPGA半定制逻辑电路具有较多硬件资源可以选择,具有成本低、性能与稳定性良好的特点,同时FPGA的易维护性能够提供更加方便的升级以实现功能增强,这样在开发无人机航拍图像特定目标识别系统时将具有更大的通用性与弹性指数。本论文首先在第一章介绍了研究背景和意义,对图像识别与实时跟踪技术、无人机航拍技术、FPGA技术等国内外最新研究成果进行了综述。在第二章中阐述了对航拍图像特定目标识别方法体系的基本构成,阐述运用无人机航拍的特殊性及用FPGA处理航拍图像的优势,为后续系统的开发奠定基础和提供了理论依据。在第三章和第四章中对基于FPGA的无人机航拍图像特定目标实时识别系统的软硬件进行了设计,并作了细致阐述。第五章对无人机航拍目标识别流程框架进行了介绍,并搭建实验系统平台,对无人机航拍图像特定目标实时识别系统进行了边缘检测、主动轮廓模型、Sobel算子与Snake模型集合的轮廓提取实验,通过实验最终证明了本研究所涉及的系统实现了对特定目标的识别功能。