本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于背景剔除的目标跟踪方法及装置。该方法包括在第t帧采集图像中选择跟踪目标区域；对跟踪目标区域的图像进行分块处理以形成多个第一子块；在采集图像中以跟踪目标区域为中心设置背景区域；从背景区域中选取多个采样点，并以采样点为中心形成多个背景区域的第二子块，第二子块与第一子块的大小一致；从跟踪目标区域的边缘位置处的多个第一子块中按照Bhattacharyya系数度量模板剔除与第二子块图像特性相似的第一子块，跟踪目标区域剩余的第一子块形成第t+1帧的目标模型；在第t+1帧图像中根据目标模型定位目标以实现跟踪。本发明利用分块处理方式及Bhattacharyya系数度量模板剔除目标背景，从而实现目标的准确跟踪。

1.一种基于背景剔除的目标跟踪方法，其特征在于：包括：在第t帧采集图像中选择跟踪目标区域；对所述跟踪目标区域的图像按照分块模型进行分块处理以形成多个第一子块；在所述采集图像中以所述跟踪目标区域为中心设置背景区域；从所述背景区域中选取多个采样点，并以所述采样点为中心形成多个背景区域的第二子块，所述第二子块与所述第一子块的大小一致；从所述跟踪目标区域的边缘位置处的多个所述第一子块中按照Bhattacharyya系数度量模板剔除与所述第二子块图像特性相似的所述第一子块，所述跟踪目标区域剩余的所述第一子块形成第t+1帧的目标模型；在第t+1帧图像中根据所述目标模型定位目标以实现跟踪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述跟踪目标区域的图像按照分块模型进行分块处理以形成多个第一子块，包括：将所述跟踪目标区域的图像分成M×N个第一子块，其中，所述跟踪目标区域为矩形区域，M为所述跟踪目标区域沿宽度方向上形成所述第一子块的个数，N为所述跟踪目标区域沿高度方向上形成所述第一子块的个数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述跟踪目标区域的边缘位置处的多个所述第一子块为：在所述跟踪目标区域沿宽度方向的两侧分别选取M/4个所述第一子块，沿高度方向的两侧分别选取N/4个所述第一子块，最终在所述跟踪目标区域的边缘位置处形成多个所述第一子块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述跟踪目标区域的边缘位置处的多个所述第一子块中按照Bhattacharyya系数度量模板剔除与所述第二子块图像特性相似的所述第一子块，包括：设置图像特征相似度阈值(τ)；将边缘位置处的多个所述第一子块作为待剔除子块，将所述待剔除子块与每一个所述第二子块进行相似度比较形成相似度值(ρi,j)；计算所述待剔除子块的平均Bhattacharyya系数公式为：其中，i为第一子块的序号，i≤M×N；j为第二子块的序号，C为选定的第二字块的个数；ρi,j为第i个第一子块与第j个第二子块的相似度值；比较所述平均Bhattacharyya系数与所述图像特征相似度阈值(τ)，若所述平均Bhattacharyya系数大于所述图像特征相似度阈值(τ)，则剔除所述待剔除子块。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第t+1帧图像中根据所述目标模型定位目标以实现跟踪，包括：从所述第t+1帧图像中选取多个候选目标；对所述多个候选目标按照分块模型进行分块处理形成候选目标子块，并按照Bhattacharyya系数度量模板剔除部分候选目标子块，形成候选目标模型；对多个所述候选目标模型与所述目标模型进行相似性度量，确定相似性最高的一个所述候选目标模型作为所述目标从而实现跟踪。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从所述第t+1帧图像中选取多个候选目标，包括：利用粒子滤波方法或者卡尔曼滤波方法在所述第t+1帧图像中选取多个候选目标。

7.一种基于背景剔除的目标跟踪装置，其特征在于，包括：初始化模块，用于在第t帧采集图像中选择跟踪目标区域；分块处理模块，用于对所述跟踪目标区域的图像按照分块模型进行分块处理以形成多个第一子块；背景选取模块，用于在所述采集图像中以所述跟踪目标区域为中心设置背景区域；采样点选取模块，用于从所述背景区域中选取多个采样点，并以所述采样点为中心形成多个背景区域的第二子块，所述第二子块与所述第一子块的大小一致；剔除模块，用于从所述跟踪目标区域的边缘位置处的多个所述第一子块中按照Bhattacharyya系数度量模板剔除与所述第二子块图像特性相似的所述第一子块，所述跟踪目标区域剩余的所述第一子块形成第t+1帧的目标模型；定位输出模块，用于在第t+1帧图像中根据所述目标模型定位目标以实现跟踪。