运动目标的检测和自动跟踪技术的主要作用对象为视频序列图像。视频序列图像中含有丰富的信息，这为运动目标的提取增加了可行性和准确度。对于单帧图像，目标和背景只是存在灰度值上的差别，所能提供的信息还不足以提取出运动目标，或者说提取的目标还不够精确；多帧图像可以提供所有帧的信息，增加了时间的信息，相比于单帧图像更容易提取出运动目标。如果把一帧图像看成一个二文的矩阵，那么多帧图像就构成了一个三文的立体空间，通过把时间和空间信息结合起来就可以实现对运动目标精确的检测。序列图像中运动目标的检测技术是一项综合技术，不仅需要熟悉数字图像处理的知识，还要精通线性代数、空间几何等数学知识。从大的范围来说，它是数字信号处理的一部分，离不开各种软件的仿真。通过仿真，我们能够更加直观地观察到信号的变化，并能对信号进行各种处理。因此，这项技术在科学研究、工业和军事方面都具有重要的意义。
由于红外探测器是基于温差成像，不受时间和地域的限制，可以全天候地工作，红外视频序列中运动目标的检测相比于可见光视频序列就更具有实用性，应用范围更广。但是，红外图像具有较大的随机噪声和非均匀性，所以在目标检测之前要进行图像预处理。
1.2  国内外研究现状
运动目标的检测与跟踪技术已有二十多年的研究历史，其在科技和工程方面都有着诱人的前景。研究人员已经提出许多关于运动目标检测和跟踪的算法，其中包括摄像机和目标都静止，摄像机静止目标运动，摄像机运动目标静止以及摄像机和目标都运动的情况[4]。由于实际生活中多是摄像机静止目标运动的情况，所以本文主要研究这种情况下运动目标的检测与跟踪。目前运动目标检测和跟踪的算法有：帧间差分法，背景差分法，光流法以及一些基于神经网络、滤波器和匹配的算法[5]。 matlab红外运动目标检测算法研究(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_23897.html