多目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心课题之一，具有十分重要的意义和广泛的实用价值。多目标跟踪是根据信息源的数据，实时估计出目标的运动状态，从而实现对目标的跟踪。多目标跟踪的实质是从图像序列中确定每帧图像目标的位置信息，难点在于在不同环境下目标的快速匹配和跟踪，跟踪过程中目标之间的互相干扰、遮挡和轨迹交叉问题一直是多目标跟踪领域的难点之一。本文的研究重点就是多目标跟踪中的目标分割测量和目标轨迹交叉问题。　　 在机器视觉领域里一种非常重要的处理方式就是在图像处理中对连通区域的标记过程。在多目标的跟踪过程中，每一帧图像都需要准确的提取目标的个数和位置信息等，即使距离很近的目标也要精确分割，不要把两个目标当成一个目标，本文利用连通区域的标记方法解决这个问题，而且在目标标记的同时计算出各个目标的形状特征量，为以后的跟踪打下基础。　　 目标的跟踪方法主要应用了形状匹配、窗口质心跟踪和轨迹预测。根据目标的形状特征选取合适的跟踪方法，特征匹配选取目标的几何参数进行匹配，质心跟踪应用于目标形状特征不明显的小目标，在遇到遮挡和轨迹交叉问题时，利用Kalman滤波和最小二乘曲线拟合进行目标轨迹预测。　　 本论文利用连通区域自动标记进行目标的分割测量，计算出形状匹配和质心跟踪需要的信息量，在跟踪过程中利用kalman滤波预处理和目标质心位置的变化判断遮挡和轨迹交叉的发生，并将kalman滤波和最小二乘曲线拟合结合在一起，进行目标的轨迹预测，提高了预测精度和跟踪的准确度。实验证明，该方法能准确实现多目标的分割测量，具有抗干扰性、准确的轨迹预测能力和良好的跟踪性能。