目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标(包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路：

a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标；

b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。

一、运动目标检测

对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。

静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动(如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。

1、静态背景

背景差分法

背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。

帧间差分法

相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整的目标，只能得到运动目标的部分信息且对运动缓慢的物体不敏感，存在一定的局限性。贺贵明等人在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，通过对图像序列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正，能较好地检测出中间帧运动目标的形状轮廓。

光流法

在空间中，运动可以用运动场描述，而在一个图像平面上，物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布的不同来体现，从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势，可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场，也是一种对真实运动场的近似估计。在比较理想的情况下，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，可以很精确地计算出运动物体的速度，并且可用于动态场景的情况。但是大多数光流方法的计算相当复杂，对硬件要求比较高，不适于实时处理，而且对噪声比较敏感，抗噪性差。

2、动态背景

由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动，动态背景下运动目标检测要比静态背景下的运动目标检测复杂得多。通常情况下，摄像机的运动形式可以分为两种：a)摄像机的支架固定，但摄像机可以偏转、俯仰以及缩放; b)将摄像机装在某个移动的载体上。由于以上两种情况下的背景及前景图像都在做全局运动，要准确检测运动目标的首要任务是进行图像

的全局运动估计与补偿。

考虑到图像帧上各点的全局运动矢量虽不尽相同(摄像机做平移运动除外)，但它们均是在同一摄像机模型下的运动，因而应遵循相同的运动模型，可以用同一模型参数来表示。

全局运动的估计问题就被归结为全局运动模型参数的估计问题，通常使用块匹配法或光流估计法来进行运动参数的估计。

基于块的运动估算和补偿可算是最通用的算法。可以将图像分割成不同的图像块，假定同一图像小块上的运动矢量是相同的，通过像素域搜索得到最佳的运动矢量估算。块匹配法主要有如下三个关键技术：

a)匹配法则，如最大相关、最小误差等。

b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。

c) 块大小的确定，如分级、自适应等。

光流估计法是对帧图像建立了光流场模型后，用光流场方程求解图像像素点运动速度的方法。

二、运动目标跟踪

运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征(图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征(直方图、各种矩特征)、变换系数特征(傅里叶描绘子、自回归模型)、代数特征(图像矩阵的奇异值分解)等。除了使用单一特征外，也可通过融合多个特征来提高跟踪的可靠性。

相似性度量算法

对运动目标进行特性提取之后，需要采用一定的相似性度量算法与帧图像进行匹配，从而实现目标跟踪。图像处理与分析理论中，常见的相似性度量方法有欧氏距离、街区距离、棋盘距离、加权距离、巴特查理亚系数、Hausdorff距离等，其中应用最多和最简单的是欧氏距离。

搜索算法

目标跟踪过程中，直接对场景中的所有内容进行匹配计算，寻找最佳匹配位置，需要处理大量的冗余信息，这样运算量比较大，而且没有必要。采用一定的搜索算法对未来时刻目标的位置状态进行估计假设，缩小目标搜索范围便具有了非常重要的意义。其中一类比较常用的方法是预测运动体下一帧可能出现的位置，在其相关区域内寻找最优点。常见的预测算法有Kalman滤波、扩展的Kalman滤波及粒子滤波方法等。

Kalman滤波器是一个对动态系统的状态序列进行线性最小方差估计的算法。它通过状态方程和观测方程来描述一个动态系统，基于系统以前的状态序列对下一个状态作最优估计，预测时具有无偏、稳定和最优的特点，且具有计算量小、可实时计算的特点，可以准确地预测目标的位置和速度，但其只适合于线性且呈高斯分布的系统。相对于卡尔曼滤波算法，粒子滤波器特别适用于非线性、非高斯系统。粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛和贝叶斯估计理论的最优算法，它以递归的方式对测量数据进行序贯处理，因而无须对以前的测量数据进行存储和再处理，节省了大量的存储空间。在跟踪多形式的目标以及在非线性运动和测量模型中，粒子滤波器具有极好的鲁棒性。

另一类减小搜索范围的算法是优化搜索方向。均值漂移算法(Meanshift算法)、连续自适应均值漂移算法(Camshift算法)和置信区域算法都是利用无参估计的方法优化目标模板和候选目标距离的迭代收敛过程，以达到缩小搜索范围的目的。Meanshift算法是利用梯度优化方法实现快速目标定位，能够对非刚性目标实时跟踪，适合于非线性运动目标的跟踪，对目标的变形、旋转等运动有较好的适用性。但是Meanshift算法在目标跟踪过程中没有利