基于光流的动态背景运动目标检测算法。 本文在分析HS算法运算量的基础上，提出一种结合金字塔Lucas－Kanade( LK) 光流和HS光流的动态场景运动目标检测算法

针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题，本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法。首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型；然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域；最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影。实验结果表明，本算法可以有效消除Ghost区域，并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影。

基于稀疏感知频谱估计的有效运动目标检测算法

运动目标检测算法研究，耿沛，苏小龙，运动目标检测算法的研究是当今图像处理领域的一个热门方向，随着其应用领域的不断扩大，其实用价值越来越得到人们的重视。本文针

效去除运动目标包含的阴影区域，从而实现人头区域的检测针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测，提出一种改进的运动目标检测算法。首先，针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题，利用统计的方法得到背景模型，根据背景图像建立高斯混合模型；在模型学习方面，为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷，提出了一种改进的纹理特征算子，将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合，从而实现对阴影的检测与去除，利用随机Hough算子对圆的检测原理，在运动目标检测的基础之上，实现对人头的边缘检测。实验结果表明：该算法可以很好地检测出运动目标，并能够有。

针对传统的三帧差分运动目标检测算法存在的通用性差和检测目标不完整的问题,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法,并给出了试验中的检测效果对比图。该算法采用自适应阈值对差分结果进行二值化,从而提高了算法的通用性。在二值化图像上画出运动目标外部轮廓并对目标轮廓内部进行单色填充,弥补了运动目标内部的空缺。实验结果表明,该算法运算量小,实时性高,通用性好,可以更准确地检测出运动目标,并解决了目标内部空洞的问题。

ViBe算法是一种快速高效的背景建模算法，但该算法在运动目标检测过程中会产生鬼影。针对ViBe算法中鬼影消除缓慢的问题，结合多个场景的交通视频提出一种通过连续两帧前景背景像素时域变化来判断鬼影像素点并消除的方法，该方法加快了鬼影的消除速度。同时，对于视频拍摄场景中的背景噪声，采用了对前景图进行开闭操作去除小像素点以及对目标区域的空洞进行填充处理。实验表明，改进的ViBe算法能够加快鬼影的消除，并且与帧差法以及混合高斯建模算法相比，前景检测效果更精确。

DPCA方法要求至少沿雷达平台飞行轨迹放置两个天线(前向天线和拖尾天线)。两天线之间的距离是2d，每个天线都可以作为独立的发射和接收通道。传统的DPCA条件要满足2d=mva／prf，其中，m为正整数，va是载机飞行速度，prf是脉冲重复频率。

 提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法，通过对背景更新系数的改进，获取稳定准确的背景，再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。实验结果表明，该算法能够较快反应环境的变化，准确地获得背景图像，提高运动目标检测的准确性。

 针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强。