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。

给出了三种运动目标检测的程序实现

针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类型算法相比,本算法在运动目标检测中具有的实时性、准确性和鲁棒性更好。

用来实现运动物体检测追踪并预测其运动的

 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。

我用c++实现了cpu版vibe运动目标检测算法，第一版的；还有用cuda也实现了一遍。都是基础版或者叫vibe第一版。

自己毕业设计是做MATLAB方面的运动目标检测的，所以上面的程序也是自己论文里面用的，是可以较好的实现对于运动目标的前后景的分割。

哈尔滨工业大学（威海）数字图像处理课程设计，在matlab2019平台上搭建的程序。设计了matlab_GUI界面便于用户操作，每一个按键对应一种程序，可以参考。压缩包里还有一些自己收藏的运动视频可以后续检测用。运行程序时需要更改电脑摄像头参数，值得注意。

资源中包含了两个m文件。 yidongpingjunfa.m采用了背景差法检测运动目标，移动平均法提取图像背景。 minboundrect.m用于绘制运动目标的最小外接矩形框，可任意设置最小外接矩形框的角度。 本人做的是视频中运动车辆的检测，读者可自行更换检测算法以及参数调整以匹配不同的运动场景。

本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由5个模块构成：ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。本文采用Verilog HDL硬件描述语言进行编程，先完成了对摄像头ov7725的驱动，通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中，再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测，在进行先腐蚀后膨胀的数学形态学处理之后，采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪，并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。实验结果表明，在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。