【摘要】视觉监控在医学、工业、农业、交通、军事等诸多方面都有很大的应用价值，而且随着时代不断的发展，视觉监控的发展也显得至关重要，智能视觉监控在全球也得到了很大的关注度。本文以智能监控为核心对移动目标的检测和跟踪为研究内容进行分析。

运动目标检测方面，首先对常用的两种算法进行分析及比较，所说的算法分别是：三帧差分法和背景差分法。本文针对这两种算法优势与不足，采用三帧差分法和背景差分法相结合解决了三帧差分法不能提取目标的完整区域和对速度较慢的目标不好提取以及背景差分法不对复杂背景的不适应的缺点，以获得更好的检测结果。

运动目标跟踪部分，本文则使用卡尔曼滤波器建立模型，首先用卡尔曼滤波器预测目标大致的范围，接着在预测范围内对目标进行匹配并对目标进行跟踪，与传统的跟踪方法相比即使视频中出现相互遮挡的情况卡尔曼滤波器也可以根据目标前一个状态进行预测并进行跟踪。

【关键词】运动目标检测，三帧差分法，目标跟踪，卡尔曼滤波

目录

摘要

Abstract

引   言-1

1 概述-2

1.1 设计的背景和意义-2

1.1.1 设计背景-2

1.1.2 设计的目的及意义-2

2 视觉监控系统-3

2.1 视觉监控发展阶段-3

2.2 视觉监控中运动目标分析的技术难点-3

3 图像处理-4

3.1 图像处理的主要方法-4

3.1.1 图像增强-4

3.1.2 图像二值化-5

3.2 小结-7

4 运动目标检测-8

4.1 目标检测的简介及难点分析-8

4.2 目标检测的基本方法-8

4.2.1 三帧差分法-8

4.2.2 背景差分法-9

4.3  三帧间差分法与背景差分法结合的目标检测-10

4.4 小结-12

5 运动目标跟踪-13

5.1运动目标跟踪技术的基本方法介绍-13

5.2 卡尔曼滤波器-14

5.2.1 卡尔曼滤波器的原理-14

5.2.2 基于卡尔曼滤波器的算法-15

5.2.3 实验结果及分析-16

6 总结与展望-19

参考文献-20

致谢-21

附录-22