基于粒子群算法和卡爾曼濾波的運動目標跟蹤算法

摘要：針對目前一些常用的運動目標跟蹤算法存在跟蹤精度不高、實時性低、對遮擋問題處理不佳等問題．提出一種粒子群算法與卡爾曼濾波相結合的新的運動目標跟蹤方法。利用卡爾曼濾波預測目標中心在下一幀圖像中的位置，從而極大減少了搜索范圍．并以該位置為中心建立目標搜索區域。然后以目標的灰度統計特征對目標模板和候選區域進行匹配．確保跟蹤準確L哇。為了有效減少搜索匹配次數、提高實時性．利用粒子群算法在搜索區域找到和目標模板最相似的區域．從而找到最優中心位置．并以該位置作為卡爾曼濾波的觀測值，進行下一幀跟蹤。仿真實驗結果表明新算法顯著提高了跟蹤的實時性、精確性，并對部分遮擋能較好地處理。