CamShift跟踪算法是国际机器视觉领域最近几年才发展起来的新颖算法，它以随机颜色概率模型为基础，以跟踪目标的颜色分布为特征，在视频的相邻帧之间通过直方图匹配来进行视频目标的跟踪。CamShift算法不但跟踪准确度高、计算量适中，并且因其实时性好、对遮挡、目标变形鲁棒性好等，被公认为解决视频跟踪问题的一个优秀算法。对于这个算法，目前国外研究者比较多，国内的研究工作还刚刚起步，近两年才见有几篇文章发表。　　 本文源于一个智能交管视频监控系统的开发，在充分研究CamShift算法原理和实现过程的基础上吸取其优点，并引入图像的纹理信息作为算法的匹配特征，来弥补传统CamShift过于依赖色彩信息的不足，再结合kalman滤波进行运动预测，构造出了一个新颖的跟踪算法。此算法不仅保证了匹配跟踪的精度和速度，同时能够很好地应用于黑白视频图像的匹配跟踪，大大拓展了传统CamShift算法的应用范围。　　 另外，为了应对室外的各种气象条件等的影响，本文在预处理阶段提出了一整套环境影响排除方法，有力地保证了系统产品级的实用性和全天候适应性。尤其是在图像的防抖方面，本文基于上述综合跟踪算法又进一步提出了一个基于多模版特征匹配的电子稳像算法，取得了很好的应用效果。