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随着科技的不断发展，人们对图像处理技术的需求量不断加大，应用的方面也更加广泛。而作为其重要的组成部分，运动目标检测技术的发展也是突飞猛进的。因为军事和交通方面检测的目标移动速度快，要求检测系统实时性高，FPGA并行的特点是其在图像检测方面应用极其广泛，发展趋向小型化和智能化。比如在十字路口，停车场，高速公路等地点可以用来监控违章超速的汽车；而在战场上，可以发现快速运动的敌人给予打击；在火车站，银行等地点进行监控来防止恐怖分子的袭击。人们可以在监控系统中得到大量的数据和信息，通过对信息的处理实现相应的功能，为保证人民群众安定幸福的生活做出了很大的贡献。但是，人们还不满足现在的智能监控系统，希望能进行智能化的判断和决策，来帮助监测人员的使用。比如能在一帧帧的图像中快速的发现可疑的人员或危险的物品并进行报警。运动目标检测是视频监控系统中智能化的基础，本节将对运动目标检测所运用的方法进行相应的说明。30639
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目前，在运动目标检测时最常用的是帧间差分算法、背景差分算和光流法三种方法。
第一种算法是帧间差分法。其算法的实质就是提取视频中相近的两帧信号进行差分处理，从而得到相应图像变化信息。这种算法运算量很小，容易实现，所需的硬件较少，运算速度相对较快。但对于检测低速的物体时容易出现误差和错误。论文网
第二种方法是背景相减法，这种算法和帧间差分法类似。即为当前帧和背景图像进行差分运算。背景图像存储在相应的SRAM中。这种算法运算量较小，硬件实现较简单，且实时性强，但需要及时更新背景。
第三种方法是光流法。这种方法的原理就是目标运动的时候会引起图像灰度值的变化，从而分析灰度的变化就可以检测出运动的目标。这种方法比前两种方法的精度高，适用范围广。但是缺点就是算法比较复杂，不容易实现。故没有采取这种方法。
目前对运动目标检测的研究主要集中在对算法和对算法应用到实际两方面研究。鉴于第一种方法实现会受到很多的限制，第三种方法算法比较复杂，所以本课题选用了第二种方法。在以后的学习过程中，可以根据基本的框架进行改进处理。