一种静态背景下的运动目标检测算法研究一种静态背景下的运动目标检测算法研究一种静态背景下的运动目标检测算法研究

视频运动目标检测跟踪技术融合了计算机技术、数字图像处理技术、模式识别技术、人工智能等多学科领域的先进技术，目前已经成为计算机视觉技术的重要一部分。本文对视频图像序列中运动目标检测跟踪技术进行了研究，主要做了如下工作： 首先，对于运动目标检测跟踪技术研究的背景意义做了阐述，并介绍了目前国内外现状。然后对运动目标检测方面常用的几种算法进行了介绍，通过仿真实验，分别分析了帧间差分法、背景差分法和混合高斯背景建模等算法的优缺点进行了讨论。在运动目标跟踪算法研究方面，先对典型的几种目标跟踪算法的数学理论

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；2）带抖动视频；3）静态背景下多摄像头对多目标提取；4）出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标