运动目标检测作为计算机视觉和数字图像处理领域的一个研究热点,近些年来在科研人员的不断努力和创新之下,该项技术的发展越来越成熟,并且已被广泛应用于视频监控、智能交通以及军事国防等众多领域。但是在实际应用过程中,检测环境的变化以及干扰物的存在会导致背景并非绝对静止,而目前大多数检测技术都不能很好地应对这些挑战;同时,研究人员在观察目标的运动状态时往往还希望能了解其他运动信息,这些都是运动目标检测技术今后研究的重要方向。本文首先阐述了复杂场景下运动目标检测技术的研究背景、意义、现状以及本文的主要工作;然后详细介绍了基于FPGA的红外/可见光图像采集与处理系统,包括系统设计原理以及硬件组件介绍;接着概括了几种常见运动目标检测算法和局部二值模式算子的基本原理,并针对其中的SACON算法无法应对光照突变、检测结果存在大量空洞以及无法去除离散噪声的问题,提出了一种结合样本一致性和局部二值模式的运动目标检测算法,在与另外几种常见算法进行实验仿真和比较后,结合评价指标给出了定量分析;最后,对基于FPGA的复杂场景下运动目标检测及其方位信息显示技术实现进行了说明,包括硬件实验环境、系统的搭建、方位信息采集原理以及各个功能模块的设计实现,并开展了多组实验验证检测效果。实验结果表明,基于本文提出的结合样本一致性和局部二值模式的运动目标检测系统能够适应光照突变以及避免背景中干扰物的干扰,对复杂场景的适应能力较强;并且对目标内部空洞进行填充,完整度更高;同时叠加了目标的方位数据,可以帮助研究人员更加全面地了解目标的运动信息。