1.一种移动目标跟踪方法，该方法包含下列步骤：

1)获取目标图像；

2)对目标图像进行模糊化处理，模糊化处理包括以下2个步骤：步骤(1)：首先输入目标图像，计算目标图像中的像素灰度的最高值xmax和最低值xmin；

步骤(2)：将目标图像从空间灰度域映射到目标图像的模糊特征平面；有一副大小为M行，N列的目标图像Y，将目标图像Y等效为一个模糊集合X：其中xij表示像素(i,j)的灰度值,uij/xij表示某一像素点xij所具有的模糊特征的程度,表示组成元素为 并且有M行，N列的模糊集合；

平面内的所有像素的模糊隶属度函数uij构成了目标图像的模糊特征平面；并且存在0≤uij≤1，uij将目标图像Y从模糊集合X映射到(0，1)；

3)建立模糊隶属度函数；

4)通过模糊增强算子在模糊空间进行运算，对目标图像进行增强；

5)提取运动目标的质心点：

运动目标图像的质心点可由下式求出：

式中，f(x,y)表示M×N的数字图像，M和N分别代表X方向和Y方向的像素点个数，xo，yo分别为目标质心点的横坐标、纵坐标；

6)进行目标跟踪；采用SADD跟踪算法对运动目标进行跟踪，将前后两帧运动目标图像的质心点连接起来获得目标运动向量；

7)将目标运动向量进行分析，以确定目标是流入或流出；

8)进行目标数量统计；

9)计算区域目标密度；

其特征在于，

步骤3)所述模糊隶属度函数如下式所示：

uij＝G(xij)＝ln(1+(e‑1)(xij‑xmin)/(xmax‑xmin))              (2)其中e＝2.718281828459，G(xij)为基于ln函数的模糊隶属度函数；

步骤4)所述模糊增强算子如下式所示：

(m) (m‑1)

u′ij＝T (uij)＝T(T (uij))m＝1,2,3...           (3)(m)

其中T 表示对于T的m次调用，u′ij为对于T的m次调用后所得到的值，并且其非线性变换T为：

2.如权利要求1所述的移动目标跟踪方法，其特征在于，其中步骤6)进行目标跟踪，采用区域跟踪算法对运动目标进行跟踪，然后将前后两帧运动目标图像的质心点连接起来获得目标运动向量。

3.如权利要求1所述的移动目标跟踪方法，其特征在于，其中步骤6)进行目标跟踪，采用基于动态重采样的自适应粒子滤波目标跟踪算法对运动目标进行跟踪，然后将前后两帧运动目标图像的质心点连接起来获得目标运动向量。