戴广军　张乐　李亚霖　余雷

摘要：本文分析和描述了当前常用的运动目标跟踪的有关算法，通过分类介绍的形式，从跟踪方法的算法性能，实现难度和应用场景等方面进行讨论，分别阐述了几种方法的优缺点以及研究过程中所面临的难题。最后对运动目标跟踪算法提出了展望。

关键词：图像跟踪；机器视觉；目标跟踪算法

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）23-0151-02

视频对象中的运动目标跟踪作为现在图像处理和机器视觉领域中的研究热点，在人工智能，军事侦察，人机互动，安全监控等众多领域中具有广泛的研究前景。但由于目标运动的不确定特性，目标与场景之间的遮挡，摄像机的运动等因素，使得图像跟踪的精准度存在较大误差[1][2]。本文通过分析大量文献，综述了不同的图像跟踪算法，并且分析了其中的问题和不足，并指出了之后的应用研究方向。

1 目标检测跟踪算法

在目标跟踪的过程中，图像序列的背景一般分为两种情况，一种是背景变化，一种是背景静止。前者来说运动的背景是一直在变化的，即摄像机处于不停的运动中。后者来说，摄像机处于静止状态，只有跟踪的目标在运动。这种情况下，可以采用帧间差分法去除背景噪声的干扰，从而获取运动目标的相对位置[3]。

帧间差分法是通过对图像序列中相邻的图像做差分运算来提取出运动区域的。通常提取现时段的运动状态数据，同前两个时刻的数据的均值做差分运算，差值若大于预设的阈值，则保留数据，反之去除。……