目前的VTS系统,主要通过雷达对目标进行检测跟踪等来实现管辖区域的监测,随着CCTV系统成为VTS系统的一个重要组成部分,可以利用国内外学者在视频图像处理上的宝贵成果,使其能够在雷达作用受限的特定时段、特定区域,代替雷达进行运动目标的检测跟踪。鉴于上述思想,本文对基于CCTV的目标检测跟踪技术进行了研究,并取得了如下成果:首先,分析实际的目标检测需求,选择了两种主要的目标检测方法,即背景差分与帧间差分,在对两种算法做了分析比较的基础上,得出在粗检测时可以应用运算量小的帧间差分,在需要更多的目标信息的时候,调用背景差分算法。在这一环节,还得出当需要调整背景更新速度时,可以采用ⅡR滤波法获取背景,反之,则用统计平均法来获取背景的结论。其次,对目标特征的提取以及不同帧间的目标匹配方法进行了研究,并根据实际的需求提取了目标的四种特征,即目标的几何特征、运动特征、统计特征和不变矩特征,进而建立了目标三层次匹配准则,相对有效的进行目标匹配。然后,对目标跟踪算法进行了研究,选择了波门跟踪方法为主,并对其关键技术,即目标中心的获取、外推估计、波门建立等进行了研究。得出基于Kalman外推的自适应波门算法具有相对较高的精确度,适合复杂的运动跟踪,而两点外推则适用于相对简单的运动跟踪的结论。最后,基于上述理论算法,进行了大量的实验研究,检测出了单目标与多目标情况下的运动目标,并根据跟踪算法,成功对各种实验场景中的运动目标进行了跟踪并标绘出了运动目标的运动轨迹。实验证明了本文选择及建立的目标检测跟踪算法的实时性、鲁棒性与有效性。