运动目标检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题，在许多方面有着广泛的应用。本文针对实际监控系统中难以兼顾可靠性与实时性的缺点，讨论和研究了监控系统中的关键技术—运动目标检测与跟踪，并研究了算法在数字信号处理器DSP上的实现。 在运动目标检测方面，通过研究和分析大量的算法，对基于高斯统计模型的背景减法进行了改进，本文使用了一种将帧间差法和背景减法相结合的运动目标检测算法，该算法使帧间差法和背景减法能够很好地相辅相成，检测耗时更少，鲁棒性更强，为正确的跟踪目标打下基础：在运动目标定位方面使用了一种区域增长分割算法定位运动目标，从而达到运动目标准确分割的 在运动目标跟踪方面，首先研究了Kalman和RLS算法，预测运动目标下一时刻可能出现的位置，缩小搜索范围，然后在预测范围内利用目标匹配算法对目标进行识别。本文采用多特征匹配的方法实现目标匹配，通过建立模板库，将特征向量与模板库中特征向量进行比较达到目标识别的目的。该算法提高了跟踪的运算速度，同时有效的解决了比较复杂的运动情况。 最后研究了TI公司TMS320C6000系列DSP的内部结构和开发过程，将运动目标检测跟踪算法移植到DSP集成开发环境CCS上，并进行相应的程序优化以满足实时性的要求。