张晓华，段美霞

(华北水利水电学院 信息工程系，河南 郑州 450011)

随着生产生活对智能监控、人机交互和视觉导航提出的要求日益提高，计算机视觉已成为信息技术一个重要的研究方向，而目标检测则是计算机视觉的基础和关键技术.目标检测中，最活跃的研究分支是基于视频的运动目标检测，其目的是从连续视频帧中检测出运动的物体，然后提供给检测后处理程序用于实现定位、跟踪、报警与识别等应用.

AForge.NET是一个开源C#框架，利用它提供的图像和视频框架类可以轻松地实现各种图像处理算法，并可进一步建立特定的运动目标检测应用.

1 运动目标检测方法对比

运动目标在各个领域都广泛存在，如活动的动物、行驶的运输工具或其他自然界中普遍存在的运动物体等，检测的目的是在连续视频中将变化区域从背景中分割出来.由于光照、背景的变化、摄像机的抖动、运动目标的自遮挡和互遮挡等现象的存在，给运动目标的正确检测带来了极大的挑战.检测和分割运动目标的正确与否极大地影响着运动目标能否被正确识别、跟踪和分类，在计算机视觉中占据着重要地位.

目前，常用的运动目标检测方法有三种: 帧差分法、背景差分法和光流法[1].

前两种方法主要用于静态场景和有一定实时性要求的场合，两者都基于差分原理，都通过差分运算来获得被比较对象的差异来检测运动对象.帧差分法和背景差分法的差异……