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    Thirdly ,when it comes to target tracking, the template matching method and the method combined with template matching and Kalman prediction with kinds of different strategys of template updating both have been used to trace the target .They get accuracy results to some extent.
    The results of experiments show that the proposed methods have reached the preset targets in accuracy and real-time performance. It is suitable for tracking the target of a moderate velocity in the complex scene.
    Keywords  complex scene  binaryzation  template matching  Otsu Kalman filter
     目   次
    1  绪论   1
    1.1  研究背景与研究意义  1
    1.2  国内外研究现状   2
    1.3  主要技术方法  2
    1.4  论文主要研究内容及组织结构 4
    2  目标跟踪图像处理基本理论  6
    2.1  图像预处理  6
    2.2  运动检测  9
    2.2  目标跟踪  13
    3  算法设计与软件实现  24
    3.1  软件简介  24
    3.2  总体设计思路  24
    3.3  模块简介  25
    3.4  详细设计流程图 36
    3.5  结果分析  37
    总结  45
    致谢 46
    参考文献 48
    1  绪论
    计算机研究的目的，已经不仅仅局限在最初的提高生产力、替代人从事单调复杂危险的机械工作，现在计算机研究方向趋于类人智能化，即人工智能。人工智能，是指由人类设计并在计算机环境下模拟再现人的某些智能行为的技术[1]。人工智能，包括让计算机模拟人类的感知行为和思文活动。计算机视觉，作为计算机智能领域的一个最典型的代表，由于它广泛的应用领域，越来越多的人投入到对它的研究行列。
    计算机视觉，简单地说，是一门研究使机器具备人一样看、观察能力的学科。在一个实际的计算机视觉系统的研究中，一般采用摄像机作为“眼睛”完成对图像的初步的采集，计算机则作为“大脑”对采集的图像进行识别和信息提取处理。
    1．1  研究背景与研究意义
    伴随着计算机视觉研究的热门，视频目标跟踪作为计算机视觉的关键技术，也成为了研究热点。
    视频目标跟踪技术，听起来很有距离感，它除了在军事领域的飞机导航、制导等方面有着广泛的应用，贯穿着我们的生活，譬如在楼宇监控室的智能监控、医学上的成像分析等等、工厂里的流水线工作台的自动检测等等。
    对于地面目标，如果发现它的异常，还可以紧急派遣人力追踪，空中目标和地面目标不同，它飞行速度快，而且也没有飞行器能实时调度，对它的观测，只能通过对其进行视频的采集，通过对视频的分析处理，跟踪它。因而对于空中目标而言，视频目标跟踪技术显得尤为重要。
    视频目标跟踪，即在一段序列的每一帧图像中找到感兴趣的运动物体，获取该物体的位置，并对它进行实时的连续的跟踪。总的来说，视频目标跟踪包括：运动物体的检测、分割提取以及跟踪。针对不同背景模型，对应不同的跟踪方法。不同跟踪方法，各有千秋，不能兼顾实时性和准确性，要实现统一的跟踪一个体系的是相当困难的。
    模板匹配技术是视频目标跟踪的一种经典的方法。它的概念很清晰，易于理解。它通过模板图像，在视频序列的每一幅图像上，依据某些准则滑动，以寻找到最佳匹配位置。目标跟踪的实时性要求，限制了匹配过程中计算时间不能太久，就限制了算法的复杂度；同时在实际场景中，复杂多变的背景、光照强度的变化、不可避免的噪声、摄像机的运动等等，都不利于实现精确配准。因此，鲁棒性好、适应性强、精度高的快速实时的图像匹配算法，始终是数字图像处理领域的研究热点和难点问题[2]。
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