1、運動目標(biāo)的檢測是機器視覺研究領(lǐng)域的一個重要方向,通過獲取目標(biāo)的位置、速度、加速度等運動參數(shù),預(yù)測分析目標(biāo)運動的軌跡,從而實現(xiàn)對運動目標(biāo)的分類、識別和跟蹤。目標(biāo)檢測與跟蹤算法受到運動目標(biāo)的形狀變化、背景變化、環(huán)境噪聲和目標(biāo)遮擋等外部因素的影響,通過實時性、魯棒性和準(zhǔn)確性要求來衡量算法好壞已被廣泛認(rèn)可?；诠饬鞣ǖ哪繕?biāo)檢測與跟蹤技術(shù),檢測精度高,能完整直接地獲取目標(biāo)的運動參數(shù),但其實時性常常不能滿足于工程實際應(yīng)用的要求,需要加以改進(jìn)。

2、>　　 本文詳細(xì)討論了目前主要的目標(biāo)檢測算法:背景差分法,幀間差分法和光流法,分析比較了各種算法的優(yōu)劣。重點研究了光流算法,結(jié)合幀間差分法運算速度快和光流法檢測準(zhǔn)確度高的特點,提出了一種改進(jìn)的基于幀間差光流場計算的運動目標(biāo)檢測算法。該算法首先在幀差部分采用隔幀差分從而可以檢測到幀間位移小于1個像元而多幀累積位移大于1個像元的運動點目標(biāo)。
　　 其次在光流計算時,引入通用動態(tài)圖像模型(GDIM)建立新的光流約束條件,克服了亮度變