1、在視頻監(jiān)控中常常會遇到這樣一種情況：運動目標由于受到遮擋而沒辦法在監(jiān)視過程直接看到完整的運動目標，但運動目標的各個部份在視頻圖像序列中相繼出現(xiàn)。如何利用這一視頻圖像序列來重構(gòu)出完整的運動目標呢?也就是如何在視頻監(jiān)控中實現(xiàn)有遮擋運動目標的提取和重構(gòu)?這是一個很有實際意義的問題。 本文提出的研究思路是：先從各幀中檢測并提取出運動目標的顯露部分，再利用圖像拼接的方法重構(gòu)出完整的運動目標圖像。在該思路的基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建了一套完整的視頻監(jiān)

2、控系統(tǒng)，并針對該思路中的兩個關(guān)鍵問題展開了研究。一是如何檢測發(fā)現(xiàn)運動目標和提取運動目標，即運動目標的檢測和提取問題；二是如何利用這些顯露的運動目標的各個部分來拼接重構(gòu)成完整的運動目標，即圖像拼接問題。 對于運動目標的檢測和提取問題。本文首先采用幀間差分法與背景差分法相結(jié)合的方法來檢測和分割運動目標。然后采用三幀差分法對運動目標進行提取。并提出一種新的修復方法，對由于光照、風擾動等因素引起的目標圖像信息缺失等進行修復，與傳統(tǒng)的形態(tài)

3、學修復方法相比，新修復方法不僅可以修復閉合區(qū)域的目標圖像信息缺失，也可以很好的對非閉合區(qū)域的信息缺失進行修復。 對于運動目標的拼接和重構(gòu)問題。本文提出一種基于角點匹配的拼接新方法，該算法將角點作為圖像的特征點，并通過角點值、鄰域角點數(shù)、角點間距及參數(shù)一致性等四個指標對角點集進行逐級篩選，有效地剔除了不匹配的角點，保證了匹配精度，同時避免了傳統(tǒng)算法中進行模板匹配的繁重計算，大大提高了匹配速度，從而克服了常見基于角點匹配的拼接算法存