本研究探讨了在固定背景下利用背景差分法和帧间差分法进行移动目标检测的技术。通过对比分析这两种方法的有效性和适用场景，提出了一种结合二者优点的改进算法，旨在提高复杂环境下的目标识别精度与鲁棒性。
视频运动目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的一个核心课题，并且在智能视频监控系统中扮演着关键的底层技术角色。该算法结合了图像处理、人工智能等多个领域的研究成果，已广泛应用于安保监控、智能武器开发、视频会议及视频检索等领域。因此，其研究具有重要的理论意义和实用价值。
运动目标检测与跟踪涉及计算机图像处理、视频图像处理、模式识别以及人工智能等众多领域，并在军事、工业乃至日常生活中有广泛应用。这项研究主要分为三个部分：图像预处理、运动目标的检测和追踪。
在进行图像预处理时，通常采用均值滤波来减少噪声；同时利用形态学方法来进行进一步的过滤并移除小黑点，以提升整体图像的质量。对于运动目标的检测，则会分析几种常用的方法，包括帧间差分法与背景差分法等，并对其优缺点及适用范围进行讨论。重点研究的是帧间差分法：这种方法简单且适应性强于环境变化，但所检测到的目标位置可能不够精确。
5星
