1.一種基于圖像處理的隧道視頻運動目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)建立初始背景模型BG；

(2)建立實時動態更新背景模型BG_t；

(3)構造當前幀圖像I_t與背景BG_t的局部結構相似性測度函數S(I_t，BG_t)；

(4)構造當前幀圖像I_t與背景BG_t的局部灰度統計測度函數DI_t；

(5)判斷當前幀圖像I_t和背景BG_t中的對應像素點I_t(x，y)與BG_t(x，y)的結構相似性測度函數S(I_t，BG_t)和灰度統計測度函數DI_t是否滿足S(I_t，BG_t)＜T_s且DI_t≥T_oust，若是，則當前幀圖像像素點I_t(x，y)屬于運動目標區域，若否，則屬于背景區域；其中，T_s為結構相似性測度閾值，T_oust為灰度統計測度閾值。

2.根據權利要求1所述的基于圖像處理的隧道視頻運動目標檢測方法，其特征在于，步驟(1)中，建立初始背景模型BG包括以下步驟：

(11)根據預設的相鄰兩幀之間差分圖像的閾值，建立二值模板圖像D_t：

Dt(x,y)=1,|It(x,y)-It-1(x,y)|≥Th0,|It(x,y)-It-1(x,y)|<Th,]]>

其中，I_t表示當前幀圖像，I_t-1表示前一幀圖像，t表示當前時刻，t∈T，T表示一個周期；Th為預設閾值，D_t表示經過閾值Th分割后得到的二值模板圖像；

(12)根據當前幀圖像I_t、前一幀圖像I_t-1和二值模板圖像D_t，構造模板圖像MOBK_t：

MOBKt(x,y)=α×It(x,y)+(1-α)×It-1(x,y),Dt(x,y)=1(1-α)×It(x,y)+α×It-1(x,y),Dt(x,y)=0,]]>

其中，α∈[0，0.1]；

(13)計算模板圖像MOBK_t在一個周期T內的和SUM：

SUM(x，y)＝∑_t∈TMOBK_t(x，y)；

(14)對模板圖像MOBK_t在一個周期T內的和SUM求平均值，得到初始背景模型BG：

BG=SUM/num，

式中，num表示一個周期T內的視頻幀數。