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基于改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法 　　摘要：　　为了能够准确、快速地跟踪运动目标，提出了改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法。针对传统帧间差分法在运动目标提取过程中容易产生“空洞”的现象，并且对噪声敏感的问题，提出了三帧差分的运动目标检测算法。首先，利用三帧差分法，将相邻的三帧图像作为一组进行再差分，从而检测出中间帧运动目标的形状轮廓，然后将该区域作为运动目标的模板区域，并将该区域进行适当扩充，最后采用局部Camshift算法进行目标跟踪。实验结果表明，改进的帧间差分可以有效地弥补“空洞”现象，对噪声也起到了一定的抑制作用。同时，该方法克服了传统Camshift算法需要人为选择跟踪区域和容易发散的缺点，达到了预期的目标检测和跟踪效果。　　关键词：　　局部Camshift算法；三帧差分法；目标检测；目标跟踪　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP312　　文献标识码：A文章编号文章编号：　　英文摘要Abstract：The target tracking algorithm based on improved interframe difference and local Camshift were put forward to quickly and exactly track moving object. The three frame difference target detection algorithm is proposed for the traditional interframe difference method， which is prone to “empty” phenomenon in the process of moving object extraction and is sensitive to noise. Firstly， the three frame difference method is used to discriminate the adjacent threeframe image as a group to detect the shape contour of the moving target of the intermediate frame， and the region is used as the template area of the moving object， and the area is appropriately expanded， with local Camshift algorithm for target tracking. Experimental results show that the improved interframe difference can effectively compensate for the “hole” phenomenon， the noise also played a certain degree of inhibition. At the same time， this method overcomes the shortcomings of the traditional Camshift algorithm that requires artificial selection of tracking areas and easy divergence to achieve the desired target detection and tracking.　　英文关键词Key Words：local Camshift algorithm； three frame difference； target detection； target tracking　　0引言　　?S着计算机与通信技术及图像处理技术的发展，计算机视觉已成为目前的研究热点，而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一[1]。Camshift是一种基于颜色直方图的跟踪算法，利用颜色的相关信息跟踪运动目标。该算法继承了MeanShift算法在实时性和鲁棒性方面的优点[2]，同时可根据上一帧的结果自适应调整有哪些信誉好的足球投注网站窗口位置和大小，从而得到目标在当前帧的位置[3]。　　Camshift算法在背景单一，且跟踪目标与背景颜色差别较大时，具有很好的跟踪效果。然而，传统的Camshift算法在目标检测阶段需手动选取跟踪目标，而不能实现目标的全自动检测和跟踪。同时，传统的Camshift算法在反向投影时，需对后续整幅视频图像进行全局计算，增加了额外的计算负担，并且全局计算也会