基于图像序列的运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题,在很多计算机视觉应用中,一个基础而关键的任务是从图像序列中确定运动目标,其中对于固定摄像机下运动目标的检测图像序列中运动目标的检测与跟踪在现代社会中的应用越来越广泛,并且给人们的生活带来了巨大的变化,主要应用在如保安中的智能门禁系统与身份识别、智能交通方面的车辆牌照识别与车流量分析、医学检测方面的细胞运动规律分析、军事作战方面的敌方目标的跟踪、体育训练方面的科学训练数据的分析等领域都具有广阔的应用前景。本文首先介绍了图像序列的含义及图像差分,分析运动目标检测算法,在重点研究了各种方法的基础上,提出背景差分法与形态学滤波耦合的目标检测算法,基于全变差模型约束的背景差分目标检测算法法以及基于全变差模型约束的联合背景差分与帧间差分的目标检测算法。在介绍了常见的跟踪方法后,重点研究了质心跟踪及卡尔曼滤波预测机制,并且把这两者结合的跟踪算法应用于目标跟踪的仿真实验,这样使算法弥补了单一跟踪方法自身不足的方面,获得了良好跟踪效果。