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本论文在熟悉相关资料的基础上主要涉及到实时视频图像采集系统的组建，静态背景下运动目标的检测与提取以及任意背景条件下的运动目标的跟踪三方面的研究内容。 在实时视频图像采集系统的建立中，介绍了视频图像采集系统的硬件和软件组成，并就采集过程中的两个较为关键的问题给出了解决办法，即采用异步双缓存方法解决了视频图像采集中的实时性问题，并将处理后的图像数据经适当的格式转换后保存为AVI视频文件格式。 在运动目标检测研究方面，首先介绍了三种常用的运动目标检测算法，通过实验分析了三种算法的优缺点，研究了Kim的运动目标检测算法，以此为基础提出了一种改进的运动目标检测算法，通过对Kim算法和改进后的检测算法的实验结果的分析比较，表明本论文的改进检测算法较Kim算法有更好的检测效果和更快的速度。最后本论文还在改进的检测算法的基础上总结出了一种运动目标检测的模型——帧差灰度图像匹配加权法。 在运动目标跟踪研究方面，首先介绍了几种常用的目标特征和匹配算法，并重点研究了基于目标颜色直方图特征的均值偏移目标跟踪算法(Mean-Shift Algorithm)，在此基础上提出了一种联合目标位置预测的改进的跟踪算法，通过对均值偏移算法和改进的跟踪算法通过的分析和实验比较，表明本论文的改进跟踪算法较均值偏移跟踪算法由于利用了目标的空间位置信息，提高了目标跟踪的可靠性和有效性。