自适应搜索的快速分块跟踪

针对传统的分块跟踪算法计算量大,难以实时地对运动目标进行跟踪这一问题,提出了一种改进的分块跟踪算法。首先,为降低背景噪声对跟踪性能产生的不利影响,提出的算法对目标所在矩形窗口进行了更细致的划分;然后,根据目标运动信息确定搜索范围和搜索中心,采用分层次的自适应搜索算法,在每一层采用不同的搜索策略逐步逼近与目标模板最相似的位置,避免算法将时间过多地浪费在无效位置的运算上;最后,给出了改进算法在DSP上的实现和优化方法。实验结果显示,该改进算法能够在DM642上以30 frame/s的速度处理768 pixel×576 pixel的图像,与传统的分块跟踪算法相比,提高了跟踪精度,运算时间减小了约47.5%。该改进算法较好地解决了传统分块算法的缺陷,实现了在嵌入式系统上对运动目标的实时跟踪。