运动目标检测方法综述

1.光流法

          光流是空间运动物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场，包含了物体表面结构和动态行为的重要信息。光流计算法大致可分为三类：

（1）基于匹配的光流计算方法，包括基于特征和基于区域的两种。基于特征的方法是不断地对目标主要特征进行定位和跟踪，对大目标的运动和亮度变化具有鲁棒性，存在的问题是光流通常很稀疏，而且特征提取和精确匹配也十分困难；基于区域的方法先对类似的区域进行定位，然后通过相似区域的位移计算光流，这种方法在视频编码中得到了广泛的应用，但它计算的光流仍不稠密。

（2）基于频域的方法利用速度可调的滤波组输出频率或相位信息，虽然能获得很高精度的初始光流估计，但往往涉及复杂的计算，而且可靠性评价也十分困难。

（3）基于梯度的方法利用图像序列的时空微分计算2D速度场（光流）。由于计算简单和较好的实验结果，基于梯度的方法得到了广泛应用。

2.相邻帧差法

       相邻帧差法是在运动目标检测中使用的最多的一类算法。原理就是将前后两帧图像对应的像素值相减，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值相差值很小，可认为此处景物是静止的，反之，则是运动物体。

      

        相邻帧差法对于动态环境具有较强的自适应性，鲁棒性较好，能够适应各种动态环境，但一般不能完全提取出所有相关