運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)分支，在理論和實(shí)踐上都有重大意義，長(zhǎng)久以來(lái)一直被國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注。在實(shí)際中，視頻監(jiān)控利用攝像機(jī)對(duì)某一特定區(qū)域進(jìn)行監(jiān)視，是一個(gè)細(xì)致和連續(xù)的過(guò)程，它可以由人來(lái)完成，但是人執(zhí)行這種長(zhǎng)期枯燥的例行監(jiān)測(cè)是不可靠，而且費(fèi)用也很高，因此引入運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)非常有必要。它可以減輕人的負(fù)擔(dān)，并且提高了可靠性。概括起來(lái)運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)主要包括三個(gè)內(nèi)容：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，方向判斷和圖像跟蹤。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是整個(gè)監(jiān)測(cè)過(guò)程的基礎(chǔ)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取準(zhǔn)確與否，直接關(guān)系到后續(xù)高級(jí)過(guò)程的完成質(zhì)量。

　　第1章介紹了本文的研究意義及國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r；第2章分為四個(gè)部分詳細(xì)講述了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法，介紹了背景提取與更新算法，檢測(cè)算法，閾值選取，形態(tài)學(xué)濾波等；第三章對(duì)全文作出了總結(jié)。

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　　在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，一個(gè)很重要的步驟就是區(qū)分出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景范圍，常見(jiàn)的一種情況是攝像機(jī)處于靜止?fàn)顟B(tài)并且焦距也是固定的。此時(shí)，圖像中的背景區(qū)域固定不動(dòng)。在這種情況下，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別無(wú)論是使用背景差法，還是使用背景差法結(jié)合幀間差法，質(zhì)量良好的背景的建立顯得及其重要。另外，當(dāng)涉及到背景的使用時(shí)，一旦背景發(fā)生一些變化時(shí)，如背景中頻繁地出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體，或者光照發(fā)生變化、樹(shù)葉等小物體的晃動(dòng)等等，使得不能準(zhǔn)確地提取背景作為參考圖像，從而不能正確地分割出視頻序列中的運(yùn)動(dòng)物體。為了克服上述問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外眾多研究人員提出了背景建立和自適應(yīng)的背景模型，實(shí)現(xiàn)了背景模型的實(shí)時(shí)更新，能夠比較準(zhǔn)確地識(shí)別出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在能夠滿足實(shí)時(shí)性和實(shí)用性要求的前提下，討論并研究下列幾種算法。