1.一种视频序列图像中的运动目标跟踪方法，其特征在于，获取运动目标图像帧，对目标图像每帧中出现的目标与颜色模板进行特征匹配，根据粒子集的HSV颜色空间直方图和观测目标HSV颜色空间直方图由Bhattacharyya系数确定跟踪目标与样本的相似度，根据相似度判断两个离散颜色直方图是否为同一目标，建立运动目标的观测概率分布：建立粒子的运动模型的状态转移方程：Xk+1＝Xk+Gk，其

中，Xk为样本在空间中的位置坐标向量，Gk为随机扰动噪声；求解状态转移方程，完成运动目标跟踪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式：

计算跟踪目标与样本两个离散颜色直方图的相似度，根据公式

计算Bhattacharyya距离，当相似度低于系数阈值，距离d高于距离阈值

时，两个颜色直方图描述的物体为不同目标。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，采用改进粒子滤波跟踪算法完成运动目标跟踪，具体包括：消除阴影得到跟踪目标范围，确定跟踪目标范围HSV颜色模型直方图，建立初始样本集；根据状态转移方程对ROI区域内每个粒子进行状态转移，计算第k个粒子样本的颜色模板值，计算第k个粒子的权值 对粒子权值作归一化处理；选取权值最大的粒子表示目标当前的状态；当 小于权值阈值，将权值最大的粒子作为对象模板对粒子进行重新采样，直至完成所有图像帧。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，采用码本背景模型粒子滤波跟踪算法完成运动目标跟踪，具体包括：检测运动目标得到感兴趣区域ROI；计算目标区域HSV颜色模型直方图{q}，建立粒子初始样本集；根据状态转移方程对ROI区域内的粒子进行状态转移，建立转移后粒子的颜色直方图及颜色模板值；对粒子权值进行更新，并对更新的权值归一化；用权值最大的粒子表示目标当前位置，当粒子权值小于权重阈值时对粒子集进行重采样。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，改进码本背景模型粒子滤波算法完成运动目标跟踪，具体包括：使用Codebook对视频序列进行背景建模，对前景目标检测；用前景检测得到的模板初始化感兴趣区域ROI，在ROI中使用前景区域的HSV颜色直方图作为模板初始化粒子，根据状态转移方程进行粒子状态转移并对粒子权值进行更新。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，对目标相似度进行判断的时候，如果两个目标的采样粒子重合，出现目标编号交换的现象，则停止重采样；若粒子集权重小于

1/N，则对粒子集进行重采样；用码本背景建模检测出运动目标前景后求得其轮廓最大外界矩形，将该矩形作为感兴趣区域，限定粒子在该区域中重采样。

7.根据权利要求1-4其中之一所述的方法，其特征在于，根据公式：

对粒子的权值ω(i)进行更新，其中，d为Bhattacharyya距

离，σ表示HSV颜色空间下的样本颜色方差， 为第k个采样点，第(k-1)个采样点粒子的权值。