1. 研究目的与意义
据统计，人类从自然界获取的信息中，视觉信息占75%～85%，视觉系统是人类感知的最主要来源，是获取外界信息的最主要途径，它是一种高清晰的媒介，为人类提供丰富的外界资源信息。然而人类的精力是有限的，视野也是有限的，人类视觉在各领域的应用都受到很大限制甚至是低效的。随着数字计算机技术的飞速发展，为了让计算机能够处理视觉信息、完善人类视觉上的诸多短板，推动了计算机视觉这一学科的产生和发展，视频监控系统已经逐渐融入到人们的日常的工作、学习和生活中，被广泛地用于对场景的监视及监控。正因为视频监控系统具有如此广大的应用前景，很多国家和科研机构投入大量人力、物力对其进行了研究，研究主要集中在图像目标检测、图像目标跟踪、运动识别与分析等关键技术方面。其中图像目标检测作为智能监控的前端处理过程，已成为机器视觉中的重要研究课题。
21世纪，人类已经进入信息化时代，在信息化社会中信息技术发展面临的难题之一是对海量数据的处理，而相当一部分数据是多媒体数据，其中图像数据占很大一部分，自然成了信息处理的主要对象。运动目标的检测及跟踪技术在机器视觉、图像匹配、图像检测、目标跟踪和模式识别等方面都有很重要的应用。它以图像处理技术为基础，将光学电子、计算机和测试等多种现代技术融为一体，构成综合系统，是一门跨学科的前沿技术。目前，运动目标的检测及跟踪技术已被广泛应用于多个领域：在军事上，可用于空中机动目标的跟踪，机载、弹载或星载的目标检测，导弹末端图像制导，无人侦察或作战平台等方面；在工业上，可用于工业产品测试、机器人自主导航和视觉伺服控制，以及智能车辆等方面；在农业上，可用于农产品检测及长势监控等方面；在医学上，可用于生物组织运动分析等方面；在气象上，可用于云图分析预报等方面；在交通运输上，可用于智能交通管理、运输工具流量控制等方面；在智能安防上，可用于视频监控、危险物品检测等方面。
运动目标检测及跟踪的研究在过去几年进展很快，但还有很多理论和应用问题没有解决，在新方法提出的同时又引发了新问题，而且实际应用又不断给研究提出难题。因此，该领域的研究远未成熟。对运动目标检测及跟踪技术进行研究，不但紧跟国际前沿学科发展，还可满足国民经济和社会发展需要。正因如此，对运动目标的检测及跟踪的研究具有重要的实际意义和理论价值。
2. 研究内容与预期目标
研究内容：
运动目标的检测及跟踪是指在视频或者图像序列中把感兴趣的并且运动着的目标与背景进行区分，并确定其运动轨迹和大小变化的过程。学习现有的运动目标检测及跟踪技术，综合运用图像处理技术，基于MATLAB的数字图像处理环境进行图像处理。着重研究运动目标的检测算法，掌握帧间差分法并实现运动目标的检测，了解差分、二值化、形态学滤波和连通性分析等常见的运动目标检测过程。基于运动目标检测的结果，掌握匹配算法，能够在各帧中通过匹配目标区域内的特征来定位目标。
预期目标：
3. 研究方法与步骤
研究方法：
使用帧间差分法进行运动目标的检测，首先对视频图像序列中相邻两帧作差分运算，由于图像帧之间的显著差异，最终比较清晰地检测出运动目标的形状轮廓，实现运动目标的检测。然后进行编程实验，完成运动检测方法的完整代码，通过MATLAB软件实现算法的仿真。从目标检测结果中抽取目标的显著特征，如目标区域信息、边缘信息、灰度分布信息、纹理特征等，基于区域特征进行运动目标跟踪，先预测当前帧图像中运动目标在下一帧中可能处于的区域，以此来缩小目标搜索范围，然后在搜索区域内进行模板匹配，最终准确的目标位置信息。
步骤：
4. 参考文献
[1]李劲菊, 朱青, 王耀南. 一种复杂背景下运动目标检测与跟踪方法[J]. 仪器仪表学报, 2010, 31(10):2242-2247.[2]孙斌, 黄神治. 移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究[J]. 电子测量与仪器学报, 2011, 25(3):206-210.[3]曹丽, 汪亚明, 周维达,等. 基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪[J]. 计算机仿真, 2006, 23(5):194-196.[4]袁国武. 智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究[D]. 云南大学, 2012.[5]黄神治. 移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究[D]. 浙江大学, 2011.
[6]李静. 图像检测与目标跟踪技术[M]. 北京理工大学出版社, 2014.
[7]Bonnot P, Lemonnier F, Edelin G, et al. Definition and SIMD Implementation of a Multi-Processing Architecture Approach on FPGA[C]. Design, Automation amp; Test in Europe. IEEE, 2008:610-615.
5. 工作计划
（1）2022.2.20-2022.2.28 查阅资料，填写开题报告，完成外文资料的翻译。
（2）2022.3.1-2022.3.8 熟悉matlab环境及图像处理工具箱。
（3）2022.3.9-2022.4.30 研究设计算法，实现目标检测与跟踪算法。
