本文重点研究视频序列图像中运动目标的分割与跟踪算法。视频序列分析通常具有很强的任务依赖性,往往是针对不同的应用选用相应的算法。为解决视频序列中对运动目标的分割与跟踪的问题,本文根据所处理的视频图像的特点,提出了视频运动目标分割与跟踪系统的理论模型,为视频运动目标的描述与处理建立了相应的理论基础和数学描述。为了从动态背景中分割出运动目标,必须先对背景的运动进行补偿。本文中,假设相邻两帧的背景变化可看作一个六参数的仿射变换,通过特征块的互相关匹配法获得仿射变换参数,使背景对齐。结合帧间差分技术获得运动目标的大体区域和少数噪声。然后进行行和列的区域填充,用面积阈值去掉噪声,再结合canny边缘图像分割出完整的运动目标区域。针对目标跟踪,本文讨论了卡尔曼预测的方法。根据系统的要求,确定了卡尔曼预测的参数,并由此确定了具有预测稳定性的系统状态向量、状态转移矩阵和观测矩阵,继而跟踪出运动目标的轨迹。