運動目標檢測的任務就是將序列圖像中變化區(qū)域從背景中分割出來得到運動矢量信息，從而能夠對運動目標進行進一步的分類和識別。

表1. 運動目標檢測方法比較表

表2常用運動目標檢測算法比較

表3三類算法優(yōu)缺點比較

ViBe算法假定當前待分類的像素點為v(x)，比較方法是定義一個二維歐式空間(C1,C2)，并在該空間上定義一個以v(x)為中心半徑為R的球，根據(jù)預先建立的背景模型

通過以下公式進行計算：

得到的結果如果大于2，則v(x)被劃分為背景，否則為前景，該過程如圖1所示。

圖1基于隨機理論背景模型更新準則的示意圖

圖2 圖像序列中無運動目標時利用兩次運動檢測結果求交集結果示意圖

圖3 圖像序列中出現(xiàn)運動目標時利用兩次運動檢測結果求交集結果示意圖