1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是圖像編碼技術(shù)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中的核心內(nèi)容之一，在視頻監(jiān)控，視覺(jué)導(dǎo)航，智能交通以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域中都有重要的實(shí)用價(jià)值。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是在視頻序列處理過(guò)程中的最底層，檢測(cè)的效果將直接影響到后續(xù)高級(jí)應(yīng)用的精確性。本文介紹了當(dāng)今主流的目標(biāo)檢測(cè)方法:幀間差分法，高斯背景法。結(jié)合其各自優(yōu)劣，提出了基于背景消減法的幀間差分法，然后結(jié)合形態(tài)濾波，最后提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，跟蹤是指通過(guò)計(jì)算其運(yùn)

2、動(dòng)序列圖像生成運(yùn)動(dòng)物體的軌跡。目標(biāo)跟蹤的方法有很多種，主要都是計(jì)算對(duì)象在連續(xù)幀間的變化，日常應(yīng)用中使用最廣泛的當(dāng)屬M(fèi)eanShift算法。該方法是通過(guò)迭代來(lái)計(jì)算距離最近樣本分布的一種無(wú)參數(shù)密度估計(jì)的算法。在多數(shù)的情況下能保證跟蹤的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，是一種快速且有效的跟蹤算法。但是在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中均值漂移算法沒(méi)有利用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向和速度信息，這就導(dǎo)致了無(wú)法準(zhǔn)確跟蹤快速目標(biāo)。本文提出了一種基于質(zhì)心算法的MeanShift跟蹤模型算法。初始位置

3、采用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心，并在質(zhì)心位置處采用MeanShift迭代，以巴氏系數(shù)判斷當(dāng)前目標(biāo)和參考目標(biāo)的匹配程度，實(shí)驗(yàn)分析，該算法可實(shí)現(xiàn)快速、有效跟蹤目標(biāo)。
　　此外當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)遇到障礙物完全地遮擋，此時(shí)MeanShift算法會(huì)誤把遮擋物當(dāng)做候選目標(biāo)模型，若后續(xù)幀中再次出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，MeanShift算法并不會(huì)進(jìn)行再次的實(shí)時(shí)跟蹤。本文采用基于卡爾曼濾波的MeanShift算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)?？柭鼮V波可以根據(jù)以往的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息對(duì)下一時(shí)刻的目標(biāo)