运动目标检测方法总结报告
复杂条件下的运动目标检测方法研究综述
和理 解 的奠定 基础 。 目前 ， 动 目标 检测 方法 主 运
收稿 日期 ：０ ８— ３—１ ２０ ０ ６ 作者简介 ： 张森悦 （ ９９一 ， ， 宁沈 阳人 ， 师 ， 士研究 生 ， １７ ） 女 辽 讲 硕 主要研究方向 ： 图像处理 、 机器视觉 ， Ｅ—ｍａ ：ｔｒ ７ ６ ． Ｏ 。 ｉ ｘｌ ＠１３ Ｃｒ ｌ ｅ２ ｎ
指 出 了方 向 。
关键词 ： 复杂条 件 ； 目标检测 ； 光照变化 ； 背景干扰
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标 识码 ： Ａ
运 动 目标 检 测 ， 就是 检 测 视 频 序 列 图像 中是 否存 在相 对 于整 幅 场 景 图 象运 动 的物 体 ， 目前 被
广泛 应用 于安 全 监控 、 视频 压缩 编码 、 通监 测 等 交
取 运动 目标 。这 种 方 法 是 最 简单 最 直 接 的方 法 ，
点 问题之 一 。 目前 常用 的运动 目标 检测 技术 主 要
有 三种 ： 景 减 除 法 、 差 法 和 光 流 法 。Ｔ ｙｍ 背 帧 ｏａ ａ
在文献［ ］ ４ 中列举 了一个复杂条件（ 场景） 大体上 所涉 及 的 问题 ， 括 ： 包 背景 中 的物 体 发生 运 动 ； 由
小 的情况 。 光 流法 是 目前 研 究 比较 多 的方 法 ， ａ ｏ Ｂ ｒ ｎ在 ｒ
１ 目标 检 测 的 常用 方 法
运动 目标 检测 的 目的是 为 了找 到产生 运 动 的 区域 ， 测 出来 的运 动 区 域将 为 后续 的行 为 分 析 检
运动目标检测与跟踪
背景差方法
背景差分法假定背景是静止不 变的,因此背景不随帧数而变。
相减
二值化
后处理
结果
背景估计法
• 背景估计法适用于背景静止情况下的视频分割，其主要基 于以下两个假设：
假设1：在背景静止的情况下，若外界光照条件不变，且在不考虑噪 声的情况下，视频序列图像中的背景保持不变。 假设2：在目标可视的情况下，目标与背景的灰度之间存在着一定的 对比度。 • 根据假设1，在静态场景的条件下视频序列图像中不包含目标的完整 背景在每一帧都相同，由于运动目标会遮挡住一部分背景，所以每一 帧中的背景并不等于完整背景，关键技术就是根据一定的准则从连续 k帧图像中估计出该视频序列图像的完整背景。
根据假设2，运动目标与背景之间的灰度存在着一定的对比度，因此 在不考虑噪声的情况下，在差分图像中属于背景区域的像素的灰度值 为零，从而检测出了运动目标。
运动目标检测方法存在的实际应 用上的困难
1
运动阴影的 干扰
2
动态背景的 影响
3
场景光照的 变化
运动阴影的干扰
• 原因：由于阴影和目标都与背景的差别很大，并 且二者常有着相同的运动，阴影常被错划为运动 目标。
Contents
1
现状和应用
2
目标检测的相关技术
3
目标跟踪的常用方法
4
结语
现状
• 运动目标检测与跟踪是在基于动态图像分析的基 础上结合图像模式识别和图像跟踪方法对图像序 列中的目标进行检测—识别—跟踪的过程，它是 图像处理与计算机视觉领域中的一个非常活跃的 分支，在最近二十几年间，随着计算机技术、 CLSI技术与高分辨率传感技术，图像处理技术的 迅速更新，它在国名经济和军事领域的许多方面 有着广泛的应用。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其具有较高的准确性和实时性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是指图像中像素点的运动矢量，描述了像素在时间域上的变化情况。
光流法利用图像序列中像素在时间上的变化以及其视点的运动来推断物体的运动状态。
基本原理是假设相邻帧之间像素的运动具有连续性和平滑性，从而估算出光流场。
光流场反映了图像中所有像素点的运动情况，因此可以用于运动目标的检测与跟踪。
三、运动目标检测方法基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：1. 计算光流场：通过计算相邻帧之间的像素变化，得到光流场。
常用的光流场计算方法包括稀疏光流法和密集光流法。
2. 背景建模：根据已知的背景信息，建立背景模型。
在背景模型中，背景区域的像素点具有稳定的光流场，而运动目标的光流场则与背景模型存在差异。
3. 运动目标检测：通过比较实际光流场与背景模型的光流场，检测出运动目标。
通常采用阈值法或聚类法等方法进行检测。
四、运动目标跟踪方法基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流场信息对运动目标进行连续跟踪。
具体步骤如下：1. 初始化：在第一帧图像中选取感兴趣的目标区域作为跟踪模板。
2. 光流估计：利用光流法估计目标在下一帧图像中的位置。
3. 模板更新：根据估计的位置更新跟踪模板，以适应目标的形状变化和背景干扰。
4. 跟踪结果输出：将跟踪结果输出到显示器或其他设备上。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域，可以用于实现视频监控、人脸识别、行为分析等功能；在自动驾驶领域，可以用于实现车辆和行人的检测与跟踪，提高行车安全性；在人机交互领域，可以用于实现手势识别、动作捕捉等功能。
智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法
智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法摘要：随着社会的发展和人口的增加，人们对公共安全的需求也越来越高。
传统的监控系统已经无法满足复杂的安全需求，因此面临升级和改进的问题。
智能视觉监控系统通过引入计算机视觉和模式识别等技术，能够实现自动检测、跟踪和识别运动目标的功能，进一步改进了监控系统的性能和效率。
本文将重点介绍智能视觉监控系统中的运动目标检测和行为识别方法。
首先，介绍运动目标检测的基本原理和现有的方法，包括帧间差分法、背景差法、光流法等。
然后，详细介绍了运动目标检测中的一些关键技术，如目标抠图、目标特征提取和目标跟踪等。
通过这些技术手段，可以实现对运动目标的准确检测和准确跟踪。
在运动目标检测的基础上，本文还介绍了行为识别的方法。
行为识别是指通过分析运动目标的动作和姿态等信息，识别目标的行为类型。
具体而言，行为识别包括行人检测、行人追踪、跌倒检测等多种任务。
本文将介绍这些任务的基本原理和常用的算法。
最后，本文对智能视觉监控系统中运动目标检测与行为识别方法的应用前景进行了展望。
智能视觉监控系统在安防、交通和城市管理等领域具有广阔的应用前景。
通过不断改进和创新，我们可以进一步提高智能视觉监控系统的性能和效率，为人们提供更加安全和便利的生活环境。
关键词：智能视觉监控，运动目标检测，行为识别，目标抠图，目标特征提取，目标跟踪，行人检测，行人追踪，跌倒检测，应用前景。
一、引言随着经济的快速发展和人口的增加，公共安全问题日益成为人们关注的焦点。
传统的人工监控系统无法满足复杂的安全需求，因此急需引入智能监控技术提升监控系统的性能和效率。
智能视觉监控系统是基于计算机视觉和模式识别技术的一种监控方式，可以自动检测、跟踪和识别运动目标，为安保人员提供支持和辅助功能。
二、运动目标检测方法运动目标检测是智能视觉监控系统的核心技术之一。
传统的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景差法和光流法等。
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
运动目标检测及运动轨迹分析的开题报告
运动目标检测及运动轨迹分析的开题报告一、研究背景运动目标检测及运动轨迹分析是机器视觉领域的一个热点研究方向。
它可以应用于各种场景下的目标跟踪、运动分析、行为识别等问题。
在物联网、智能家居、智慧城市等应用场景下，运动目标检测及运动轨迹分析可以为人们提供更智能、更高效的服务。
例如，在智能家居中，通过识别家中居民的运动轨迹，可以根据不同时间段、不同区域的人流情况来智能控制灯光、电器等设备的运行状态。
在公共安全领域，运动目标检测及运动轨迹分析也具有重要的应用价值。
例如，在安保监控中，通过运动目标检测及运动轨迹分析，可以及时发现、识别异常行为，从而避免或减少安全事件的发生。
二、研究内容本文将针对运动目标检测及运动轨迹分析问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：1. 运动目标检测算法设计本文将设计基于深度学习的运动目标检测算法，包括单目标检测和多目标检测。
其中，单目标检测算法采用卷积神经网络架构，能够对单个运动目标进行精准识别。
多目标检测算法将采用YOLO、RCNN、SSD等现有框架为基础，将其与深度学习中的注意力机制、半监督学习等方法相结合，以提高多目标检测的精度和效率。
2. 运动轨迹分析算法设计本文将设计基于深度学习的运动轨迹分析算法，能够对目标的运动路径、速度、加速度等运动信息进行分析。
该算法将采用卷积神经网络架构，通过对目标运动轨迹进行序列建模，并结合先验知识，以提高运动轨迹分析的准确性和稳定性。
3. 算法实验及性能分析本文将在公共安全监控、智能家居等场景下测试算法的效果，并进行对比分析。
以公共安全监控为例，将利用已标注的数据集进行运动目标检测和运动轨迹分析，分析算法在不同场景、不同时间段的准确性和稳定性。
同时，本文也将对目标跟踪、行为识别等问题进行探究，以提高运动目标检测及运动轨迹分析在实际场景下的应用价值。
三、研究意义本文将对运动目标检测及运动轨迹分析算法进行研究，其意义主要如下：1. 在公共安全、智能家居等领域提供更智能、更高效的服务。
人体运动实验报告总结
人体运动实验报告总结引言人体运动是许多领域中的重要研究课题，如运动生理学、运动医学、运动心理学等。
通过不同的实验手段和方法来研究人体运动，可以更好地理解人体的生理变化和运动机理，对个体健康和运动训练具有重要意义。
实验目的本次实验的目的是探究人体在运动过程中的生理反应和心理变化。
通过检测不同运动强度下的心率、血压、体温等指标，以及观察运动前后的心理状态变化，为进一步研究身体运动提供基础数据。
实验方法1. 实验对象选择：选择20名年龄在20-30岁的健康成年人作为实验对象，性别分布均衡。
2. 实验仪器准备：准备心率监测仪、血压计、体温计、心理测试问卷等实验器材。
3. 实验流程安排：将实验对象分为两组，一组进行有氧运动，如跑步、跳绳等，另一组进行无氧运动，如举重、腿蹬等。
每组实验持续时间为30分钟。
4. 实验数据记录：在不同运动阶段，记录实验对象的心率、血压、体温等指标。
运动前后进行心理测试，以评估实验对象的心理状态变化。
5. 实验数据分析：将实验数据进行统计分析，计算不同运动强度下的指标平均值、标准差等，通过t检验比较不同实验组之间的差异。
实验结果通过对实验数据统计和分析，我们得到了如下结果：1. 心率：在有氧运动组中，实验对象的平均心率为156次/分钟，标准差为8次/分钟。
而在无氧运动组中，平均心率为170次/分钟，标准差为10次/分钟。
两组之间的差异达到了统计学意义水平（P < 0.05）。
2. 血压：在有氧运动组中，实验对象的平均血压为120/80 mmHg，标准差为5/3 mmHg。
而在无氧运动组中，平均血压为130/90 mmHg，标准差为7/4 mmHg。
两组之间的差异也达到了统计学意义水平（P < 0.05）。
3. 体温：在有氧运动组中，实验对象的平均体温为37C，标准差为0.3C。
而在无氧运动组中，平均体温为37.2C，标准差为0.4C。
两组之间的差异未达到统计学意义水平。
运动目标检测和跟踪的研究及应用的开题报告
运动目标检测和跟踪的研究及应用的开题报告一、选题背景随着计算机视觉和目标检测技术的飞速发展，人们对运动物体的目标识别、跟踪和分析需求不断增大。
在各种实际应用中，比如智能交通、智能安防、自主驾驶等都需要高效且准确地实现对多个运动目标的检测和跟踪。
目标检测一般使用的是图像处理方法，而且需要针对不同的场景和任务选择不同的模型和算法。
在运动目标的识别、跟踪中，常常会出现比较复杂的场景，如目标的速度快、背景复杂等情况，这些都对目标检测和跟踪的精度和速度提出了更高的要求。
因此，本文将探讨和研究一种高效且准确的运动目标检测和跟踪的方法，以实现更加精确和实时的运动物体目标检测和跟踪。
二、研究内容和意义本文将目标检测和跟踪技术相结合，主要研究以下内容：1. 运动目标检测的算法设计，包括单张图片的检测和视频流的检测，并分析各种算法的优缺点。
2. 运动目标的跟踪方式，包括基于卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等多种算法进行研究并比较不同算法的效果和适用场合。
3. 利用深度学习技术提高运动目标检测和跟踪的精度和速度，探讨和优化检测和跟踪模型的网络结构和参数设置。
本文的意义在于：1. 研究高效且准确的运动目标检测和跟踪方法，为各种实际应用提供基础支持。
2. 探讨运动目标检测和跟踪领域的最新研究成果和技术进展，为相关研究人员提供参考。
3. 提高运动目标检测和跟踪的精度和速度，以适应更多场景和任务需求。
三、研究方法本文采用实验研究的方法，通过对比不同算法的表现和参数设置的改进，以提高运动目标检测和跟踪的效率和准确度。
具体实验流程如下：1. 获取目标数据集和背景视频，并进行数据预处理和标注。
2. 选择不同的算法进行运动目标检测和跟踪，并进行实验。
3. 对比实验结果，分析算法的优缺点，并针对实验结果进行参数优化和算法改进。
4. 通过实验结果评估算法的准确度和速度，并提出结论和未来工作建议。
四、研究计划本文的研究计划如下：第一周：调研和阅读相关文献，了解目标检测和跟踪的研究进展。
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摘要由于计算机技术的迅猛发展，使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能，更成为一种需要。
同时，基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。
因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。
运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域，有很强的研究和应用价值。
运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来，如果仅仅依靠一种检测算法，难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。
较高的检测精度和效率十分重要，因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。
本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法，并对各种方法进行了评价和总结。
首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论，然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。
对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。
关键词：运动目标检测光流法帧差法背景建模方法摘要iABSTRACTBecause of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future.Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling methodii ABSTRACT目录摘要 0ABSTRACT (1)第一章绪论 (3)1.1 研究背景及意义 (4)1.2 研究现状 (4)第二章经典的运动目标检测算法 (5)2.1 光流法 (5)2.2 帧差法 (5)2.3 背景差分法 (7)第三章改进的运动目标检测算法 (9)3.1 改进的三帧差分法 (9)3.2 帧间差分法与光流法结合 (10)3.3 改进的背景建模算法 (11)第四章总结 (13)参考文献： (16)目录i2运动目标检测方法研究总结第一章绪论1.1 研究背景及意义近几十年来，在科学技术飞速发展的条件下，视频与图像处理技术不断提高，各种各样的视频监控产品已经走入了人们的视野，并且在给我们的生活带了很多方便。
视频监控系统的研究技术涉及到视频图像处理、计算机视觉、模式识别以及人工智能等科学领域。
视频监控系统多数要求监控人员长期盯着监控屏幕，进行人为的分析判断，这样容易因为监控人员的疏忽造成重要信息的遗漏。
为此，人们开始将计算机领域的相关技术引入到视频监控系统中，形成智能监控系统[1,2,3,4]。
智能监控系统可以在没有人为干预的条件下，利用计算机视觉的相关技术来对视频序列图像进行智能的分析，实现对运动目标的检测、跟踪、分类和识别等。
现在，运动目标检测技术不仅应用在发电站、商场、银行、民宅、广场和火车站等公共场所的智能监控系统中，而且在其他的领域也有十分广泛的应用。
1.2 研究现状目前，基于视频的运动目标检测算法主要有三种：光流法、帧差法和背景差分法，这三种算法都有各自的优缺点。
1981 年，Horn 和Schunck 通过将二维速度场与图像灰度相联系，从而引入了光流约束方程，得到一个计算光流的基本方法[5]。
Meyer 等人[6]在对光流法进行了深入研究的基础上，提出在光流场中采用基于轮廓的跟踪方法，该方法在摄像机运动的情况下能够有效的对运动目标进行检测和跟踪。
Barron 等人[7]通过使用简单而有效的门限，先分割图像，再计算光流，通过消除杂乱的背景光流来得到较好的目标光流。
Roland 等人[8]利用相邻帧差，通过局部阈值的迭代松弛技术实现图像边缘的光滑滤波。
甘明刚等人[9]提出一种三帧差分和边缘信息相结合的运动目标检测算法，该算法有效地改善了一些情况下帧间差分法会出现“双影现象”的问题。
郝豪刚和陈佳琪等人[10]提出五帧差分法和景差分法相结合的运动目标检测算法，该算法利用背景差分法和帧间差分法性能上的互补来得较好的检测结果。
背景差分法有均值法、中值法、核密度估计法、Surendra 背景更新、单高斯模型和混合高斯模型等，从20 世纪以来，相继出现了一批批成第一章绪论1熟的背景差分法，Wren 等人[11]提出了单高斯模型，该方法在单一背景下能够获得较好的检测结果，但是不适合复杂背景。
Stauffer 等人[12]在单高斯模型的基础上提出了混合高斯模型，混合高斯模型在外界环境比较复杂的条件下仍然可以得到很好的检测效果。
左军毅等人[13]提出时间平均模型和混合高斯模型双模式切换式的运动目标检测算法。
除了以上三种的算法外，还有一些学者尝试采用其他的算法进行运动目标检测，例如，郝志成和吴川等人[14]提出的基于稳定矩阵的动态图像运动目标检测算法，该算法通过在短时间内自动的感知背景变来快速的建立背景模型。
近年来，越来越多的研究机构和学者都参与到基于视频的运动目标检测的研究之中，并提出很多有效的、新颖的方法。
但是仍存在一些问题善待提高，所以找到一种检测精度高、鲁棒性好的运动目标检测算法依然是我们为之努力的方向。
4运动目标检测方法研究总结第二章经典的运动目标检测算法2.1 光流法空间中物体的运动可以用运动场来描述，同样可以通过序列图像中不同图像的灰度分布差异体现图像平面变化，对比空间中的运动场，体现在图像上表现为光流场。
在运动的某一个时刻，为图像中的各个像素点赋一个速度的矢量，这样就成为了一个图像的运动场。
由于空间物体上的点与图像上的点通过投影关系可以一一对应，则根据各个像素点的速度矢量的变化特征可以对图像进行动态分析[16]。
当图像中没有目标运动时，在整个图像区域中光流矢量的变化是连续的；而当图像中有运动目标时，图像的背景和目标就会有相对的运动，那么目标运动所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，由此能够检测出运动目标的位置。
光流法利用图像的灰度信息的变化从序列图像中计算出速度场，然后加上一些约束条件，从而推出运动目标的运动参数和物体结构[17]。
光流法事先不需要知道场景的任何信息，就可以准确的计算出运动物体的速度。
它不仅能应用于静态背景下的运动目标检测，而且可以用于摄像机运动的情况，实现动态背景下的运动目标检测。
它的缺点是：光流法的特点是要进行迭代运算，精度越高需要的计算量就越大，因此，光流法的计算量大，运算时间长，是一种比较耗时的算法，很难满足工程上对实时性的要求；光流法的抗噪性能差，例如，当光照发生变化时，即使没有运动发生，光流仍然存在，会被误检测为有目标运动，同时，如果缺少足够的灰度级变化，目标运动物体很难被检测到；当三维物体的运动投影到二维的图像时，亮度会有变化，从而导致通过光流约束是计算不出平面某点的图像速度流；使用光流法对运动目标进行检测，需要特定的硬件设备的支持。
已经有一些学者针对光流法所存在的缺点进行了改进，相信未来光流法能够得到更好的实际应用。
2.2 帧差法帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对第二章经典的运动目标检测算法3应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标[19]。
在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。
帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。
帧差法的基本运算原理框图如下：图2.1 帧差法基本原理在二值化的差分图像中，取值为0 的像素点代表变化较小或是无变化的区域，表示为背景区域；取值为255 的像素点代表变化的区域，表示为运动目标。