梁 娟，项 俊，侯建华

（中南民族大学 电子信息工程学院，湖北 武汉430074）

视频序列中运动目标的跟踪是计算机视觉领域的一个重要的研究课题，它已广泛应用于电子监控系统、智能交通管理、医学、军事等多个领域。近年来，国内外许多学者对该领域进行了大量的研究，并且提出了许多不同的跟踪方法，如基于模型的跟踪方法[1]、基于特征的跟踪方法[2]、基于区域的跟踪方法[3]和基于轮廓的跟踪 方 法[4]等 。 Camshift(Continuously Adaptive Mean Shift)算法是一种基于颜色特征匹配的跟踪方法，该算法原理简单，具有实时性、稳定性和较强的鲁棒性，在简单背景中有较好的跟踪效果。但传统的Camshift算法是一种半自动的跟踪算法，目标的初始大小和位置需要手动选择，而且在背景中存在相似颜色干扰、遮挡等情况下容易跟踪失败。

本文针对Camshift算法的这些不足，提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法，采用帧间差分法和Canny边缘检测算法自动定位运动目标，当遇到遮挡和颜色干扰时，引入Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测。实验验证了该改进算法对遮挡和颜色干扰的鲁棒性和有效性。

1 运动目标检测

视频序列中的运动目标检测是目标跟踪和目标识别等高级处理的基础。本文结合区域检测和边缘检测的方法准确地分割和定位出运动目标。首先，利用帧间差分法得到目标的差分图像，对差分图像进行高斯滤波、二值化处理后采用Canny边缘检测算法得到目标的边缘轮廓信息，再进一步提取出目标的运动对象面，实现目标标定。……