本文对视频运动目标跟踪算法进行研究。在视频运动目标的提取中，介绍常用的图像差分算法、光流算法和主动轮廓模型算法。...

资 源 简 介

本文对视频运动目标跟踪算法进行研究。在视频运动目标的提取中，介绍常用的图像差分算法、光流算法和主动轮廓模型算法。...

详 情 说 明

视频运动目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一，主要用于从连续帧中提取并追踪移动物体。常见的实现方式可分为三类典型算法：

图像差分算法 通过比较相邻帧或背景帧的像素差异来检测运动区域。基于背景建模的方法需要建立静态场景的参考模型，而帧间差分则直接计算连续两帧的差异。这类算法计算效率高但对光照变化敏感。

光流算法 通过分析像素点在时间域上的运动向量场来估计目标位移。基于Horn-Schunck的全局光流法能获得稠密光流场，而Lucas-Kanade等局部方法计算量较小。光流法对运动信息敏感但易受遮挡影响。

主动轮廓模型 采用能量最小化的弹性曲线逐步逼近目标轮廓。Snake模型通过内部力（曲线平滑约束）和外部力（图像特征吸引）的平衡实现轮廓演化，适合处理非刚性目标但依赖初始位置。

现代跟踪系统常采用多算法融合策略，例如结合光流特征与轮廓模型处理复杂场景。深度学习兴起后，基于相关滤波和Siamese网络的方法逐渐成为新的研究热点。