1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 目的及意义

运动分割是指把视频中的运动对象从背景中分离出来，随着计算机视觉技术的发展，运动分割具有广阔的应用前景，如视频编码、视频检索、视频监控、多媒体创作、图像理解、模式识别等。运动分割的效果直接影响到视频系统的优劣，因此将视频中的运动对象从动态场景中分割出来具有十分重大的意义。

1.2 国内外的研究现状分析

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

本文针对背景变化小而前景有较大局部运动的场景，通过基于时域多帧差分的视频对象分割算法，根据多帧灰度差异获取差分图像；利用假设检验理论，建立摄像机噪声的统计模型以消除背景噪声，设计基于假设检验的运动分割的算法，检验像素为运动或静止；为进一步去除对象区域的背景噪声点和背景区域中的一些离散孤立噪声点，采用中值滤波，得到完整的运动对象的分割掩膜。然后根据上述算法在matalb6.5仿真环境下进行实验获得的结果，判断运动区域和运动对象，证明算法的有效性。

2.2 研究目标

3. 研究计划与安排

第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周论文开题；

第6周—第12周撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] liu xuedong，wang hong．a fast motion segmentation algorithm based on hypothesis test for surveillance video coding[c]．proceedings of 2010 iasp: 653-655．

[2] ming-han lei, tzi-dar chiueh． an analog motion field detection chip for image segmentation[j]． ieee transactions on circuits and systems for video technology, 2012, 12(5):299-308．

[3] weber m, bleser g, liwicki m, striker d． unsupervisedmotionpattern learning formotion segmentation[c]． proceedings of 2011 ieee international conference on automation and logistics, 2011：46-51．