圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤是指在圖像序列中將前景運(yùn)動(dòng)區(qū)域從背景中提取出來(lái)。圖像序列中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo) ， 主要有圖像差分法 （ 幀間差分和背景差分 ） 、光流場(chǎng)的方法、統(tǒng)計(jì)模型的方法、運(yùn)動(dòng)能量的方法、小波變換的方法等。其中，光流場(chǎng)的方法是利用運(yùn)動(dòng)物體隨時(shí)間變化在圖像中表現(xiàn)為速度場(chǎng)的特性，根據(jù)一定的約束條件估算出運(yùn)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的光流，然后根據(jù)光流矢量對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)， 將目標(biāo)從背景中分割出來(lái)。與其它方法相比它的優(yōu)點(diǎn)是可以避免分割目標(biāo)不完整的情況，因此得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。但現(xiàn)有的基于光流算法同樣存在以下缺陷： 一是求稠密光流算法過(guò)于復(fù)雜。圖像金字塔法的計(jì)算過(guò)程過(guò)于復(fù)雜，求出圖像的金字塔的計(jì)算量非常大，而且對(duì)金字塔的每層圖像均需要重新求其光流值。因此，這種經(jīng)典的求稠密光流的方法運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，實(shí)時(shí)性較差。二是不能適用于特征復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。例如：一個(gè)人在走路時(shí)，其身體各個(gè)部位的光流矢量值是不同的。對(duì)此類(lèi)目標(biāo)，如果僅僅根據(jù)光流矢量判斷分割目標(biāo)，很容易出現(xiàn)錯(cuò)誤分割的情況。