动态图像多目标识别与计数，在医学研究、交通监视、客流量统计、天文观测等领域有着非常重要的实用价值和广阔的发展前景。利用图像处理和模式识别技术对运动多目标进行跟踪计数是一种先进的计数手段，是目前国内研究的一个热点。 动态图像多目标识别与跟踪计数是图像处理的一个重要方面。它包括了运动目标的检测、目标分类与提取、目标跟踪与计数几方面，涉及到图像处理与模式识别领域许多核心课题。本论文以“商场客流量图像统计系统”项目为背景，研究了一类运动多目标跟踪计数问题。在本算法中，为了尽可能避免目标的重叠或覆盖的现象，将CCD摄像机安装在获取图像的正上方。并在实验室模拟了一类简单的进出商场人运动情况的动态目标识别与跟踪计数系统。 在本算法完成系统初始化后，首先，利用本文提出的一种改进的自适应运动目标检测方法，检测运动目标是否存在。该方法能有效抑制光照变化、人影、噪声等影响；其次，采用较有效的图像滤波、图像分割、形态学处理等方法对图像进行处理。并根据统计特征清除了伪目标，提取出人头部真正目标，选择了能反映目标不变特征；最后，在比较几种常用多目标跟踪算法的基础上，本算法采用特征跟踪方法对该类多目标进行跟踪计数。跟踪计数是本算法的一个难点。根据该类多目标在相邻帧间运动具有连续性，并且包围窗口变化不大的特点，本跟踪计数算法改进了一种代价函数，应用于图像跟踪的匹配过程中。启动了卡尔曼滤波，预测目标匹配搜索区域。同时，使用目标链记录了目标最新的运动状态和特征值，保证了运动跟踪的连续性。在跟踪过程中考虑了目标暂时静止、消失、交叉多种情况，并对动态图像中帧间出现新目标进行了正确处理，实现了多目标的正确的跟踪，进而对运动目标是否在跟踪区域徘徊进行判断，保证了进出目标计数的正确性。 通过大量实验，本算法对该类动态图像多目标的跟踪计数取得较好效果，计数结果基本上与实际相符。