1、運動目標跟蹤技術(shù)的研究是計算機視覺和運動圖像編碼等領(lǐng)域的一個熱點問題，其在智能交通、醫(yī)療診斷、機器導(dǎo)航等軍用與民用多個方面都有著非常廣泛的應(yīng)用。本文在研究了常用運動目標跟蹤算法的基礎(chǔ)上，針對特定的有一定顏色或邊緣信息且并無特別快速移動的剛體運動目標，重點分析并進一步改進了Camshift跟蹤算法及融合了卡爾曼濾波的Camshift算法。在對傳統(tǒng)Camshift算法原理和實現(xiàn)過程進行詳細分析說明后，針對有大面積相似背景顏色或目標干擾，以及

2、可能出現(xiàn)的遮擋干擾等情況，采取了各種相應(yīng)的改進解決方案。
　　1.針對傳統(tǒng)的均值漂移Camshift算法僅依靠HSV顏色空間中的色調(diào)Hue分量建立一維直方圖而可能導(dǎo)致的在有光照改變及有相似顏色背景或目標的干擾下跟蹤效果不好的事實，提出一種新的融合了色調(diào)、飽和度，以及能夠反應(yīng)物體形狀信息的邊緣輪廓的梯度方向三種特征的三維直方圖的改進算法，并通過背景模型自適應(yīng)調(diào)整直方圖三種分量的權(quán)重，進一步抑制背景干擾目標，增加復(fù)雜環(huán)境下的跟蹤魯棒性

3、。
　　2.在引入多特征的三維直方圖 Camshift算法基礎(chǔ)上進一步融合卡爾曼濾波器，以更準確地預(yù)測Camshift的初始搜索窗位置。改進的算法對于跟蹤精度的提高和漂移的迭代次數(shù)的改善都有明顯效益。此外對于遮擋情況下的卡爾曼濾波器進行了相應(yīng)的修正，增強算法在跟蹤過程中的抗干擾能力。
　　3.利用PTZ云臺攝像機的SDK開發(fā)平臺，完成對于云臺pan與tilt角度控制的計算，使之在跟蹤過程中始終鎖定目標質(zhì)心位置于圖像中心。實驗