由于人力难以做到持续、稳定、快速地检测大量图像视频数据中的目标事件,图像目标事件检测技术逐渐代替人工被广泛应用在各个领域。图像目标事件检测技术追求鲁棒性、准确性和快速性,即要求在不同背景条件都能准确、快速地检测目标事件。根据上述要求,本文提出一种图像中目标事件的逻辑建模方法,适用于多因素相关的、人眼能检测的场景的图像目标事件检测。通过模拟人对事物的认知过程,基于先验知识利用多种因素如颜色、纹理、形状、时空关系、边缘等实现对目标事物的完整描述,即形成目标事物的逻辑模型,该逻辑模型包含了多种因素及其度量指标。对于输入图像,通过计算模型因素的度量指标变量,进行逻辑判定,能够快速、准确地完成对图像目标事件的检测处理。本文将图像中目标事件的逻辑建模方法应用在图像手指关节事件的检测中。针对手指关节事件的特点和环境条件,综合利用颜色和形状等因素完整描述手掌,使其与背景区分,再根据手的形状和手指与掌心的空间关系等因素定义掌指关节的逻辑模型,利用边缘和形状等因素定义近端指间关节的逻辑模型。通过比较使用合适的图像处理方法提取计算模型因素指标变量,通过逻辑判定实现对掌指关节和近端指间关节事件的检测定位。本文还将图像中目标事件的逻辑建模方法应用在不同监控场景的视频烟雾事件检测中。利用视频烟雾在连续帧序列图像中的时空关系和颜色等因素构建视频烟雾事件的逻辑模型,时空关系因素主要描述烟雾在相邻帧图像中的空间位置关系,颜色因素利用饱和度、颜色直方图等指标定义。最后通过提取计算各模型因素的指标变量进行逻辑判定实现视频烟雾事件的快速检测。最后对图像中目标事件的逻辑建模在图像手指关节事件和视频烟雾事件上的应用进行了实现和测试,并对实验结果进行分析,指出不足之处和可以改进的地方。