运动目标检测是一种去除静态背景而获得运动目标区域的技术。基于视频的人或者车辆的运动检测技术是计算机视觉领域中十分基础的环节，几乎所有的基于视频的分析系统都离不开运动目标的检测。因此对运动目标检测技术的研究具有十分重要的意义。 本文首先介绍运动目标检测技术的研究背景和研究难点，对现有算法进行全面综述。然后针对现有算法的一些不足，提出一种基于改进型的LBP纹理分析方法并将其应用于运动目标检测。 LBP是一种利用周围邻域点二进制编码的方式描述中心点的算法，最初它作为一种有效的纹理分析方法被提出来，最近被应用于人脸识别和运动目标检测。本文通过理论分析和实验，深入分析基本LBP的编码过程，对基本LBP算法存在的一些不足进行改进，使得它不仅与当前帧的空间信息有关而且与历史帧的空问信息有关。即当前帧的LBP码由基本LBP码和历史帧的LBP码通过更新率组合而成。实验表明，与基本的LBP算法相比，改进型的LBP算法具有更好的噪声抑制能力。将改进型的LBP算法应用于运动目标检测，其基本步骤包括：背景建模和运动目标检测。由于改进型LBP算法的编码过程包含了历史帧信息，故本文提出用几帧改进型LBP码构成背景模型，并且随着新帧的加入它不断地被更新。此方法在不影响检测效果的前提下，大大提高检测效率。