视频监控系统现在已广泛应用于各个领域，其使用价值日益体现。但是某些特殊的情况下视频监控系统中的运动目标会被一些障碍物所遮挡，且这个运动目标是我们所需要了解的对象，所以就需要对监控视频中有遮挡的运动目标进行提取与重构来恢复运动目标完整的体貌特征。本文主要研究的是视频监控系统中有遮挡运动目标的提取与重构，其中有两个难点。第一，在视频所有帧中都不存在完整的运动目标的情况下如何精确的检测出运动目标；第二，如何把运动目标的各个部分既快又好的进行拼接。为解决这两个问题，本文在运动目标检测提取阶段提出一种改进的运动目标检测方法来得到质量更好的图像。在拼接重构部分，通过对比分析各方法后应用SURF算法和RANSAC算法相结合的图像拼接方法，在保证拼接图像质量的同时具有更快的拼接速度。本文将运动目标提取重构问题分为检测提取与拼接重构两部分进行研究。运动目标检测提取阶段，首先在背景减除法中对混合高斯模型的更新率进行改进来提高检测的精度，然后将运动历史图和帧间差分法相结合来改进检测结果容易出现空洞的缺点，最后将改进的背景减除法和改进的帧间差分法相结合对视频中的运动目标进行检测提取处理。实验结果证明本文算法相比于一般算法能够得到图像质量较高的运动目标。运动目标拼接重构阶段，首先将检测提取得到的目标图像进行预处理，为后续的拼接重构做准备。为了在拼接实验中既能得到较好质量的拼接图像又能将拼接实验控制在较短的时间范围内，采用SURF和RANSAC相结合的算法，实验结果表明重构的运动目标在较短处理时间内得到较好的效果。