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在基于图像处理技术的机动目标跟踪研究中,为更好实现目标处于持续遮挡状态下的跟踪,提出了一种改进的分块匹配和抗野值卡尔曼滤波(AKF)相结合的新方法。在每一帧图像序列里,依据目标与模板的匹配置信度动态调节子块的大小和位置,提高目标运动矢量的测量精度;建立AKF模型对目标的位置参数滤波;在目标被严重遮挡时,依据莱特准则在线判定和修正卡尔曼(Kalman)新息野值序列,得到被跟踪目标位置的最优估计。多组实验结果表明:新方法在目标处于遮挡状态下跟踪结果较准确,具有更好的抗遮挡跟踪能力,且算法的速度达110