红外监控系统在国民经济和国防建设中发挥着重要作用,广泛应用在保安、智能交通、智能武器等诸多领域。本文针对监控系统实际应用中难以兼顾可靠性与实时性的缺点,着重讨论和研究了监控系统中的关键技术即运动目标检测和目标跟踪。为了实现大视场,同时对监控场景有总体的把握,我们首先研究了背景图像的拼接技术。图像匹配是拼接技术的关键。本文对已有的图像匹配算法进行改进,并采用一定的图像缝合算法,实现图像序列的无缝拼接,最后进行了仿真分析。运动目标的检测和跟踪问题是监控系统的核心和关键。在运动目标检测方面,本文主要研究和分析了相邻帧间差分法和背景减除法。相邻帧间差分法中,分析了帧间差分图像的模型和帧间差分图像的噪声模型,提出一种帧差图像噪声阈值自动估计的方法；背景减除法中,首先分析改进了原有基于帧间差分思想的背景更新方法,得到了一种适应性较强的背景更新方法；然后分析了基于高斯混合模型的背景更新方法,并对其进行改进和仿真分析。在运动目标跟踪方面,介绍了一种基于Kalman滤波的模板更新方法,实现模板的逐象素更新,以得到自适应和最佳的目标模板图像,使匹配跟踪算法的性能得到很大提高。