目前,计算机视觉领域的运动检测、识别、跟踪等技术广泛地应用于国防、航空、航海、医疗、安防等各个领域。运动检测是其中个重要的研究方向,其目的是检测某监控区域内是否出现目标物体并确定目标出现的位置、大小等信息。本文提出了一种基于2-D直方图的运动目标检测算法。新算法借鉴图像变化区域检测算法以及二维时空熵闽值分割算法的思路,创新性的提出将视频序列在时空域评测并将数据以时空状态的形式映射到2-D直方图中,即完成从视频序列到2-D直方图序列的转换。时空域评测环节被称为时空滤波,其任务是分别对在时间和空间方向上具有显著的状态连续性的像素集合进行增益。使绝大多数前景目标的状态值集中分布在较高灰度级区域。算法创新性的将原始数据在时空域重新量化,并将时空滤波输出数据作为2-D直方图的两个输入量,建立2-D直方图。通过将相互混杂的前景目标与几类典型噪声和干扰从视频序列中映射到相互较大程度分离的2-D直方图序列中,在直方图序列中完成运动目标的提取。并通过实验数据验证了新算法的可靠性和准确性。