基于CamShift的视频跟踪算法改进及实现

运动目标图像的检测跟踪技术是计算机视觉的关键技术之一,广泛应用于工业、交通、军事等诸多领域。基于无人机平台下的动态场景运动目标检测与跟踪是该领域的一个技术难点,在实际应用中,环境复杂、目标较小和平台运动等特性对算法的实时性和可靠性提出了较高的要求。如果能将目标的一些其它特征加入到搜索过程中就有可能改善Camshift本身存在的不足。本文以跟踪算法Camshift为基础,将SURF特征检测整合到Camshift算法中,大大提高了目标物体的跟踪准确度,同时也有较好的实时性,能够对目标实现更好的跟踪,实现了较好的跟踪效果。