自然场景下的高原鼠兔序列图像对比度低,边缘较弱,目标包含多色彩且目标运动具有突变性。针对传统运动目标检测方法不能精确提取多色彩目标轮廓的问题,提出一种基于时空域联合信息的运动目标检测方法。首先,利用背景减法确定当前帧图像中目标的形心位置,得到粗分割图像及初始轮廓,然后用改进Chan-Vese(CV)模型对粗分割图像进行分割,改进Chan-Vese模型对多色彩目标图像适应性强,从而获得精确的目标轮廓。鉴于几何活动轮廓模型在图像分割过程中需不断初始化水平集函数,且初始化计算量随图像规模的增大而增多,该文在背景减法获得目标形心的基础上,以形心为中心,截取包含目标的图像块作为粗分割图像,然后利用改进Chan-Vese模型对粗分割图像精确分割,以减少分割耗时。该文对包含50帧图像的视频处理,试验结果显示:该文方法耗时仅为15.25 s,相似度指数平均为0.852 929,Jaccard指数平均为0.744 57。和背景减与CV模型相结合的运动目标检测方法相比,该文方法过分割率低,无冗余轮廓,且耗时短;和背景减与改进CV模型相结合的运动目标检测方法相比,该文实时性更高;该文所提出的目标检测方法可精确提取目标轮廓且实时性高。