我国是一个海洋大国，海岸线长，岛屿众多，海防安全在国家安全局中具有十分重要的地位。但是，我国目前的海域防卫能力与国家安全现实需要极不适应，所以，建立一个海防可视化远程监控系统，是解决当前岛屿管理的一种有效手段。为了解决传统的视频监控系统难以处理复杂场景及复杂行为的问题，需要设计一套基于目标跟踪技术(行为分析)的视频监控系统，其中，目标检测与跟踪技术是视频监控系统的核心。本文重点研究近岸海域运动目标检测与跟踪的相关技术。本文根据近岸海域目标图像的特点（占据面积大、比较清晰）以及海面动态变化的复杂场景，并通过分析帧间差和背景差的特点，设计一种基于混合差分的目标检测算法来实现近岸海面运动目标的检测。首先，对视频图像序列中连续三帧图像运用三帧差分法，求出目标的运动像素点及背景像素点；然后，只在得到的运动像素点区域内运用背景差分，获取目标的运动区域；最后，采用形态学处理方法对上述获取的运动区域进行膨胀和腐蚀运算，以提取完整的运动目标。海面运动目标检测是目标跟踪的前提条件，也是必要步骤。目前，在图像处理及计算机视觉研究领域已有许多目标跟踪算法，而由于粒子滤波算法具有可有效处理非线性和非高斯系统的特点，因此其被广泛地应用于目标跟踪领域。海面运动目标跟踪系统中，海面背景的变化难以预测，目标特征会随时间变化，如颜色会随环境光照而变化，目标边缘又易受背景边缘的影响，因此，使用单个特征难以实现目标跟踪的鲁棒性。为尽可能提高目标跟踪的准确性和鲁棒性，本文设计一种自适应融合颜色和边缘特征的粒子滤波算法并将其应用于海面运动目标的跟踪。课题从目标的先验知识（颜色、边缘特征）、系统的状态转移和目标观测模型等几个方面介绍基于粒子滤波的目标跟踪算法，然后结合多特征自适应融合策略实现基于颜色和边缘特征自适应融合的粒子滤波算法框架下的海面运动目标的跟踪，给出运动目标的跟踪结果，并对该方法进行性能分析。最后，本文设计一套目标检测与跟踪系统软件，主要实现读取视频、目标检测、目标跟踪、绘制运动轨迹等功能，目标检测和目标跟踪是该系统的核心。