目标跟踪技术的研究是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的课题,目前正广泛地应用于军用和民用等各个领域。本文研究的主要内容为如何将目标跟踪技术应用到实验土力学中,通过对获得的密集颗粒群受力运动图像序列进行分析,跟踪其中感兴趣的颗粒目标。本文在总结前人目标跟踪算法的基础上,针对密集颗粒群的特点,主要涉及到颗粒目标特征的提取,颗粒目标跟踪算法的设计以及密集颗粒群跟踪系统的实现三个方面的研究内容。在目标特征提取方面,本文尝试了颜色特征,矩特征,边缘特征,颜色直方图特征,像素数特征等。在实验的基础上进行了分析,并选择了合适的特征用于颗粒目标的跟踪。在颗粒目标跟踪算法的研究方面,本文首先设计了针对特殊颜色颗粒目标的跟踪方法。通过引入传统的高斯模型建立颗粒群中各种颜色的颜色模型,将目标与背景区分开来,形成二值图像,然后利用二值图像设计出一种基于图像标签的颗粒目标跟踪算法,实验结果表明,这种算法能够解决颗粒目标在帧间位移较小时的跟踪。针对任意颗粒目标的跟踪,本文在前人相关匹配跟踪算法的基础上,针对颗粒目标自身的特点,设计出基于分层匹配的算法,并给出模板更新算法、预测算法,最后的实验结果显示本文设计的跟踪方法能够满足颗粒目标在平移,旋转时的跟踪。在颗粒目标跟踪系统的实现方面,本文首先详细介绍了开发平台的搭建,并给出了计算帧间运动场图的方法、颗粒目标运动参照物的选取方法等一些系统的实现细节,最后给出了整个系统的功能模块与主要界面。