摘  要：随着监控技术的发展，依靠人力观看监控的方式已经不能满足当前的需要，自动检测运动目标的智能视频监控应运而生。本文首先介绍了静止背景下检测运动目标技术研究的背景、意义及发展现状。然后对灰度化与二值化、运动目标检测和目标分割三部分进行了详细论述。最后着重阐述了静止条件下基于背景差分法，结合Kalman滤波或高斯背景建模获得背景图像，以检测运动目标的方法，并进行了MATLAB仿真。

关键词：静止背景，运动目标检测，背景减差法，Kalman滤波，高斯背景建模

目录

摘要

Abstract

1 绪论-4

1.1 研究背景及意义-4

1.2 研究进展及现状-4

1.3 本文主要工作及内容-5

2 图像预处理-6

2.1 灰度化-6

2.2 二值化-6

3 运动目标检测的基本方法-8

3.1 光流计算法实现运动目标检测-9

3.2 帧间差分法实现运动目标检测-9

3.2.1 两帧差分算法-10

3.2.2 三帧差分算法-10

4 背景差分法实现运动目标检测-11

4.1 Kalman滤波获得实时背景-12

4.2 高斯建模获得实时背景-13

4.2.1 单高斯背景模型-14

4.2.2 多高斯背景模型-14

5 目标分割-15

5.1 分割阈值的选取方法-15

5.1.1 大津算法-16

5.1.2 Kittler算法-16

5.2 基于高斯背景模型的阈值分割-17

结  论-19

参 考 文 献-20

致  谢-21