致谢  31

参考文献 32

1  绪论

1。1  背景介绍

20世纪20年代，借助于数字图像的压缩技术，一幅数字照片通过海底电缆，首次完成了由一段英国伦敦到美国纽约的这段“旅途”[1]。这便是数字图像技术的起源。时至今日，数字图像处理技术已在各个邻域大放光彩，这项技术的实现及不断向前的发展为我们的生活带来了便利。

视频序列的运动目标检测技术是一项融合了诸多领域的高端技术，其中包括图像处理技术、计算机视觉，以及图像理解、人工智能技术等等。早在上世纪60年代，在国外就已经有研究人员展开了运动目标检测技术的探索，可是在当时，受资源条件的限制，只能在实验室中进行仿真。随着现代计算机技术发展，无论是计算机硬件还是软件设施都有了质的提升，这为运动目标检测技术从理论向实践应用的延伸创造了良好的条件。在安防监控领域，人们通过运动目标检测技术可达到智能化监控，取代传统的人工监控，大大提高效率。除此之外，其应用价值还在军事、安防监控、工业、智能交通等领域[2]有所体现。

(1)军事领域

    早在20世纪70年代，美国等一些发达国家就已将运动目标检测的技术投入实战，运用于导弹、飞机、舰艇等军事目标的监视，无人机、军事机器人视觉等，近些年出现的侦察卫星、杀伤卫星等太空武器中也装备了运动目标检测系统。

(2)生物医学领域

    在医学上，运动目标检测技术被用在微观生物组织的运动分析上，包括对微观细胞和人工植入器官的跟踪观察。

(3)人机交互[3]文献综述

    最初，用户是通过鼠标与键盘实现与计算机的交互，时至今日，计算机已经能通过手势识别来获取并理解人体信息和指示，完成人与计算机的互动。

(4)智能交通领域

随着现代城市的日益繁荣，对公路交通的管理要求也朝着智能化的方向发展。当前，智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)受到世界各国交通运输行业的热捧，成为竞相开发的热点。

将运动目标检测技术运用交通管理中，实现了包括交通流量控制、车辆行人判断、异常车辆检测等智能交通管理手段，这为公共道路管理带来巨大变革，使得在交通事故预防和处理，实时掌握路面动态、保持道路畅通、降低堵车率等方面大大提高了管理质量。

1。2  国内外研究现状

1。3  本文概述

1。3。1  论文工作

首先，本文根据大量文献查阅，并结合自己的理解，对视频序列运动目标检测技术国内外现阶段的研究状况进行了总结。我们重点围绕三种经典算法：帧差法、背景差法、光流法，分别就其基本原理、算法特点、适应场合、当前技术难点等诸多方面进行阐述。并在此基础上，于matlab编程环境下完成几种算法的仿真工作。 

仿真工作从原理上大致分为目标检测和目标分割两部分，以下是基本流程图，从中我们可以大略了解算法的实现步骤：

Step1：首先我们要获取待处理的视频或图像，在实际应用中，往往是通过摄像头采集所要处理的信息；在实验中，我们处理的是现成的视频或图像序列。

Step2：通过运动目标检测的算法，例如光流法，开始对图像进行检测。

Step3：当画面中出现运动目标时，通常伴随着运动物体的检测，我们还会受各种噪声因素的干扰，因此，对于检测结果还要进行噪声去除。

Step4：为更好的分割出检测到的运动目标，我们会根据灰度、边缘、纹理等特征进行图像分割，通常采用的分割手段有阈值分割、边缘检测、数学形态学、区域合并生长、聚类分析等。