由于计算机技术的迅猛发展，使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能，更成为一种需要。同时，基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和描述视频序列中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。视频序列中运动目标提取技术作为视频和图像处理领域的重要研究领域，有很强的研究和应用价值。本文主要研究视频序列中运动目标的提取方法。在提出了基于运动变化区域检测的运动目标提取系统和时空联合的多运动目标提取系统框架的基础上，本文主要做了以下工作：(1)在时域运动变化区域检测方面，提出一种改进的高阶统计算法检测运动区域。实验结果表明该方法与原有的高阶统计算法相比，抗噪性更强，从而能更精确完整地从复杂背景中提取出运动区域；(2)将基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法应用到视频帧的边缘检测方面，提取出每一帧的单边缘信息。针对各种类型的视频图像，将该算法和Canny边缘检测、分水岭分割等经典的算法作了充分比较，实验结果证明该算法不易受对比度低和光照变化的影响，而且检测目标边缘不会产生双边，定位准确。(3)将改进的高阶统计算法检测运动区域与基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法相结合，建立一种新的时空联合的运动目标提取方法。实验结果表明本文时空联合的运动目标提取算法无论对于具有简单或是复杂背景的视频片断，还是对比度较小和噪声较大的视频片断，都可以较精确地提取出运动目标。