作为图像处理领域的研究热点,运动目标的实时检测技术已经应用到了自动驾驶、机器视觉、人机交互等多个领域。然而在绝大多数情况下,这些实际场景中的运动目标不止一个,而且对这些目标的检测处理时间要尽可能的达到实时性,所以,将视频图像中的多个运动目标进行实时检测之后并且准确标记出来变得极为重要。另外,随着目标提取精度的提高,算法的运算量往往会相应的增加,导致检测的实时性变差。用具有并行处理能力的现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)对目标检测算法进行加速,是解决该问题的一个有效途径。本文先对国内外基于FPGA的目标检测研究做了简要介绍,指出了其中的一些缺点与不足;然后针对这些存在的问题,根据FPGA可并行和流水线处理的特点,对可在FPGA上实现的目标检测及一些其他辅助算法进行了理论分析;其后对本文介绍的多运动目标检测系统的基本要求和整体结构做了分析,选用了Xilinx公司的低成本但性价比较高的Spartan6 FPGA构成的开发板,构建了由图像采集、图像前处理、图像存储、图像目标检测和图像显示等组件组成的多运动目标实时检测系统。为加快系统的处理速度同时获得好的视觉效果,将采集到的彩色视频流分成灰度和彩色两个数据流,灰度视频流用于目标检测,彩色视频流用于检测结果的标记和显示。保证系统实现实时检测的关键组件是图像目标检测组件和图像存储组件,前者由专门设计的图像差分、形态学处理、图像分割、运动目标位置提取等模块构成;后者则是将DDR3划分为五块首地址不同的存储区域,采用乒乓操作同时存储两种格式的图像数据流。在实现图像的格式转换、滤波、图像差分、形态学处理、Sobel检测时,FPGA并行流水线的方式极大地加快了运算速度。对检测到的运动目标使用了两种方法进行标记指示——基于图像分割的矩形框标记法和基于边缘检测的边缘标记法,并将其位置信息提取出来映射到彩色视频图像中,从而实现了在不同情况下对彩色视频图像中多个运动目标实时检测并标记的功能。最后,设计并完成了在不同分辨率、帧率、目标运动速度、背景变化与否等情况下的一系列实验。基于这些实验数据,分析了系统的性能,得出了几个对于运动目标实时检测系统设计有参考价值的结论。