运动目标的检测和跟踪技术,无论在民用还是军事方面,都有极其重要的现实意义和应用价值,本文正是基于此背景进行自动化检测和跟踪运动目标的研究,首先综述了现有的运动目标检测和跟踪算法,分析了它们的适用范围和不足之处,并结合自己课题的特点,提出了一种基于光流技术的运动目标检测算法。因为是基于运动平台的目标检测,再加上光流计算本身也存在误差,因此为了尽可能地消除运动背景对目标检测的不良影响,计算光流前首先利用图像匹配技术进行背景的配准,关键讨论来匹配技术两个重要的方面:背景的运动模型是符合实际情况的仿射模型优还是简单的平移模型更合适,以及匹配用的模板是采用计算量小的单个模板还是表面上更耗时的多个模板。众所周知,计算光流是非常耗时间,加上也是本算法的核心所在,如何选择光流的计算方法就显得至关重要:总体说来,精度越高的光流计算算法就越消耗时间,我们当然需要光流的精度,但是也不能放弃系统的效率,于是我们首先重点讨论了经典的HS算法,分析其建立基础的两个约束条件(基本方程约束和平滑约束),推导出计算公式,然后改进存在误差的基本方程约束为有限制的条件约束,从而得到最后的光流计算迭代公式。最后是利用光流来检测运动目标,因为背景的可能不完全匹配和光流本身存在的误差,首先进行低通预处理消除许多不必要的噪声,接着二值化分割出所有可能的目标,然后是提出一种基于树的新型形心算法来发现和合并它们,因为要考虑到分割造成的不连续,利用噪声随机性特点最后检测出真实的运动目标。