运动目标检测和跟踪技术是计算机视觉和图像编码领域的重要研究项目之一，在军事制导、安全监控、智能交通等领域都有广泛的应用，因而具有重要的研究价值。本文在分析和总结现有的运动目标检测和跟踪算法基础上，重点研究了摄像头固定条件下运动车辆的检测和跟踪算法。完成的主要工作有：　　运动目标检测方面，介绍了帧间差分、背景差分和光流场方法各自的特点。重点研究了基于混合高斯模型的背景差分法，对混合高斯模型背景差分法以及基于三帧差分的混合高斯模型背景差分法进行了理论研究和实验验证，然后通过滤波和形态学处理滤除掉目标图像中的噪声等，并进行连通域分析得到运动目标在图像中的位置。　　运动目标跟踪方面，研究了Mean Shift、卡尔曼滤波和粒子滤波三种目标跟踪算法，重点讨论了不同目标特征下的Mean Shift跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法以及粒子滤波跟踪算法，实现了基于色彩直方图和方差比值特征的Mean Shift跟踪算法、基于色彩直方图的卡尔曼滤波跟踪以及一种基于色彩直方图和色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法，通过实验验证了不同特征条件下各跟踪方法的跟踪速度和准确率。　　根据以上提出的运目标检测和跟踪算法，在 VC++6.0开发平台下运用DirectShow组件，并采用C语言调用OpenCV部分库函数方法编写了运动目标检测和跟踪软件，通过系统试验进行演示和分析，验证了系统的实时性和有效性，为设计人员提供一个参考。