帶有圖像處理板的相機應用在一些特殊領域如無人機飛行作業，在外力的影響下，就會出現鏡頭晃動的情況，這就對圖像處理板的檢測跟蹤造成了一定的困難，對不準目標，又何談檢測跟蹤。

鏡頭晃動導致單目標跟蹤易跟丟的原因：

1. 相對運動：相關濾波跟蹤器依賴于目標和背景之間的外觀差異來進行跟蹤。當相機發生抖動時，這種相對運動會導致目標的位置在幀間發生變化，使得目標和背景的表觀特征發生變化，從而影響匹配效果。

2. 模板更新：許多相關跟蹤方法采用固定大小的模板來表示目標對象。如果相機抖動引起的目標位置偏移超出了這個模板所能容忍的范圍，那么算法就可能無法正確地定位到目標。

3. 特征穩定性：一些跟蹤算法使用顏色直方圖或其它低級特征來描述目標。這些特征對于光照變化、遮擋等條件比較敏感，而相機抖動可能會加劇這些問題，導致特征描述符的變化，從而使跟蹤失敗。

4. 搜索空間限制：為了提高效率，很多跟蹤算法會限制搜索區域，僅在上一幀目標位置附近尋找目標。如果相機抖動導致目標移動超出這個預設的搜索區域，那么算法就會丟失目標。

5. 噪聲引入：相機抖動本質上是在圖像序列中引入了額外的噪聲，這會干擾算法對目標真實運動的理解。

優化方法：

1. 引入更魯棒的特征表示；

2. 設計更有效的模板更新策略，以適應目標外觀的變化；

3. 使用更大的搜索區域或更靈活的搜索策略；

通過上述方法能夠有效降低抖動帶來的單目標丟失的困擾，讓圖像處理板的檢測跟蹤能力更加穩定。