在多媒体传感器网络采集的多种媒体信息里,图像信息的含量超过70% ,所以,基于图像序列的运动目标检测与跟踪算法是多媒体传感器网络研究的重点。多媒体传感器网络对得到的图像序列进行分析和处理,检测是否存在感兴趣的运动目标,并且提取运动目标的有用信息,进行跟踪和预测,实现对场景的智能监控。通过对运动目标检测与跟踪算法的深入研究,本文创新性地进行了目标检测与跟踪算法的研究和设计,并对视频传感器节点的目标检测与跟踪算法软件进行设计开发。本文的工作和创新有:1.充分利用对运动目标跟踪和预测的结果,提出了基于卡尔曼滤波的自适应块运动估计算法进行全局运动补偿。该方法充分利用通过卡尔曼滤波预测运动目标在下一帧图像里的位置,根据预测的结果选择求解运动矢量的图像块。考虑了帧间运动信息的相关性,使用新三步搜索算法来增大搜索策略的准确性。实验结果验证了该方法可以提高模型参数求解的精度和速度。2.去除摄像机的运动造成图像背景的变化是运动目标检测的一个重点和难点。在对当前的全局运动估计算法进行整体研究之后,通过对序列图像的背景进行建模,采用摄像机6参数模型进行全局运动估计。通过使用图像的局部块来进行二维图像运动估计,进而提高了整体运算速度。对得到的局部块运动估计结果,采用循环迭代拟合的方式,去除不属于背景区域的块估计结果,最后得到合理的摄像机6参数运动模型的系数,并利用获得的摄像机6参数模型实现运动补偿。3.去除序列图像的噪声是运动目标检测问题的另一个重点。通过对小波系数理论的研究,多尺度小波分解可以很好地对噪声和图像细节产生的高频系数进行区分。通过设置相应的阈值可以很好地去除图像的噪声。对经过运动补偿和去噪的图像,通过三帧差法实现运动目标检测。4.对当前帧图像进行运动目标检测后,可以获得图像里运动目标的位置及大小等信息。充分利用序列图像信息的相关性,采用基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法对运动目标进行跟踪,并对下一帧里运动目标的大致区域进行预测,作为新一帧图像全局运动估计的依据。5.对视频传感器节点的运动目标检测与跟踪软件进行开发与实现。给出软件的流程及关键模块设计,并提出一种在多媒体传感器网络仿真中,利用多摄像头进行目标定位的方法。在文章的最后,总结了全文的工作,并对未来的研究工作进行了展望。