随着国民经济的快速增长和社会的迅速进步,智能视频系统被广泛地应用在交通、电力、银行、公安和军事领域,发挥着举足轻重的作用。运动目标的检测和提取作为整个智能视频监控系统中所有后续操作的基础和关键,也引起了国内外研究机构的重视。论文对运动目标检测和提取算法中典型的对称差分法和背景减除法进行了研究,此外还对检测和提取流程中用到的阈值算法、阴影去除和形态学操作进行了分析。本论文的主要工作如下：1.通过分析对称差分法和背景减除法的优缺点,对检测和提取流程进行了优化和改进。具体的改进内容包括以下三点：(1)采用对称差分法和连线法从视频帧中提取了相对精确的运动区域；(2)利用上述提取的运动区域和区域生长法获取精确的运动背景并且在运动区域内利用背景减除法提取精确的运动目标；(3)采用了动态阈值,对常用的动态阈值算法进行了仿真、比较,并分别为对称差分法和背景减除法选择了相应的动态阈值算法。2.在上述运动目标检测和提取算法研究的基础上,在Visual Studio开发环境下,借助Intel公司的计算机视觉开源软件库OpenCV提供的API(应用程序开发接口)和SQL Server 2000数据库,利用C++语言搭建了一套运动目标检测和提取系统,能够有效地提取出视频中的运动目标。