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目前国际上运动图像跟踪算法研究的热点集中于围绕着特征提取和特征匹配两个问题，虽然从排除噪声干扰的角度来说，多种特征的提取以及复杂的特征匹配规则显然是有利的，但这样同时增加了算法的复杂度，影响了算法实现的实时性。而光流场分析预测跟踪技术，利用运动图像前后关系，在矢量分析的基础上，对运动目标进行预测判断跟踪，大大增加了图像的实时跟踪能力，具有很广阔的开发应用空间。
本文研究基于光流分析方法的运动图像跟踪过程，针对自适应光流估计算法，通过建立优化光流基本约束项和平滑约束项加以改进，从计算量和跟踪效果上得到了很大改善，降低了时间复杂度和空间复杂度，增强了运动图像跟踪的实时性，同时提高了图像跟踪效果。