1.一種抖動(dòng)視頻中目標(biāo)跟蹤的方法，其特征是，步驟如下：利用局部區(qū)域塊搜索匹配算法，計(jì)算出目標(biāo)物體在當(dāng)前幀與上一幀的位置坐標(biāo)偏差，然后將該偏差補(bǔ)償至跟蹤算法的檢測(cè)區(qū)域，使得跟蹤算法可以正確跟蹤當(dāng)前目標(biāo)。
2.如權(quán)利要求1所述的抖動(dòng)視頻中目標(biāo)跟蹤的方法，其特征是，具體步驟進(jìn)一步細(xì)化為：
(1)對(duì)于視頻第一幀，由用戶選擇出需要跟蹤的目標(biāo)物體，得到目標(biāo)物體的坐標(biāo)范圍(x0，y0，w，h)，該坐標(biāo)分別表示目標(biāo)物體所在的外接矩形的左上角橫坐標(biāo)x0與縱坐標(biāo)y0，外接矩形沿著x軸方向的寬度w與沿著y軸方向的高度h；
(2)對(duì)于視頻第二幀，首先進(jìn)行塊搜索匹配，如果目標(biāo)物體比較小的話，在第一幀中選定目標(biāo)物體區(qū)域作為匹配塊Blocki，其中下標(biāo)i表示幀序號(hào)，第一幀i＝0，第二幀i＝2，以此類推，如果目標(biāo)物體比較大的話，則選擇目標(biāo)物體的一部分區(qū)域作為匹配塊Blocki；設(shè)匹配塊的長(zhǎng)寬為M和N，由于視頻幀序列之間存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致隨后一系列視頻中的塊Blocki+1與前一幀的塊Blocki的位置發(fā)生偏移，假設(shè)x，y方向上最大偏移量分別為dx與dy，則在視頻當(dāng)前幀中圍繞Blocki選定一個(gè)(M+2dx)*(N+2dy)搜索區(qū)域，根據(jù)最小絕對(duì)誤差準(zhǔn)則，公式如下：
其中，MAD即為Minimum Absolute Difference，最小絕對(duì)誤差，fk(s,t)和fk-1(s+i,t+j)分別表示當(dāng)前幀和參考幀的灰度值，匹配塊大小為M×N，s,t分別表示匹配塊內(nèi)的x和y方向坐標(biāo)，i,j分別表示當(dāng)前幀可能的匹配塊與參考幀匹配塊在x，y方向坐標(biāo)差值。利用該準(zhǔn)則在搜索區(qū)域中進(jìn)行最小匹配搜索，得到最佳匹配塊Block，然后計(jì)算Block與Blocki的坐標(biāo)差(offsetX，offsetY)，得到偏差之后，跟蹤算法在上一幀的檢測(cè)區(qū)域加上該偏差得到新的檢測(cè)區(qū)域，即將原來的檢測(cè)區(qū)域在x方向和y方向分別平移offsetX和offsetY距離得到新的檢測(cè)區(qū)域，然后跟蹤算法在此區(qū)域上做計(jì)算得到精確的目標(biāo)位置，接下來將該位置更新為用于下一幀塊搜索匹配的Blocki+1；
(3)在接下的每一幀中，重復(fù)第二步的，即每次計(jì)算當(dāng)前幀與上一幀的偏差，然后將該偏差補(bǔ)償至跟蹤算法上一幀的檢測(cè)區(qū)域得到當(dāng)前幀的檢測(cè)區(qū)域，接著跟蹤算法在此區(qū)域上做計(jì)算得到精確的目標(biāo)位置，同時(shí)更新塊Blocki+1，至此實(shí)現(xiàn)抖動(dòng)視頻中目標(biāo)跟蹤的功能。