本文的主要工作内容及章节安排如下：

第一章，介绍静止背景下运动目标的检测技术的背景、意义及发展现状,阐明了本文工作的意义和主要内容的安排。

第二章，阐述目标检测前图像预处理的两种基本方法：灰度化和二值化，并基于MATLAB编程实现。

第三章，介绍运动目检测的两种基本方法，光流计算法和帧间差分法。

第四章，着重阐述静止条件下运用背景差分法结合Kalman滤波获得背景来检测运动目标的方法，并通过实例论证基于该方法的正确性。

第五章，讨论目标分割的方法、阈值的选取，具体讲述基于高斯背景模型的阈值分割。

2  图像预处理

静止背景下运动目标的检测方法主要有：光流计算法、帧间差分法、背景差分法。而这三种方法中，光流计算法和帧间差分法的处理对象都是灰度图像，一些其他算法则是以二值图作为处理对象，因此对视频序列图像进行灰度化或者二值化，以获得图像的灰度图和二值图，是目标检测前的必要准备。来~自,优^尔-论;文*网www.chuibin.com +QQ752018766-

2。1  灰度化

基于MATLAB获得图像灰度图的方法主要有三种，第一种加权平均法，它使MATLAB中的rgb2gray()函数，其转化是依据亮度方程，公式见于式（2-1）。

(2-1)

该方法通过人眼对红黄蓝三种颜色的敏感程度不同，来给三种颜色赋予不同的权重系数，再提取图像中像素点的红黄蓝三色的分量值加权平均，最终计算出对应像素点的灰度值，该方法较为合理；第二种平均值法，它是对红黄蓝三色的分量加和取算术平均，然后将该算术平均值赋给对应像素点，从而得到灰度图像；第三种最大值法是最为简单直接的方法，这种方法直接选取红黄蓝三色分量中数值最大的值赋给对应像素点，以是实现图像的灰度化。