本文重点研究了目前运动目标检测与跟踪领域的一些常用方法,以数字图像处理技术和数字信号处理理论为基础,利用DirectShow构建了一个数字图像采集系统,根据实际应用情况编制了运动目标检测与跟踪实验软件,为运动检测与跟踪提供了算法实验平台和优化了硬件设计方案。在运动目标检测方面,主要研究了帧间差分、背景差分和光流场的方法。本文根据所处理视频图像相邻帧具有相关性的特点,采用了帧间差分目标检测方法。在差分图像之前,先对图像进行滤波和平滑等降噪处理,再进行相邻帧差分以得到运动信息。在背景差分方法中设计了统计平均法及其改进型、中值滤波法、单高斯和多高斯混合模型法提取背景,针对不同复杂程度的背景使用不同的方法可以获得不同的效果。在介绍光流基本原理的基础上,提出了适合计算机快速运算的光流方程迭代解法。对检测目标灰度图像采用了直方图、最大熵、最大类间方差及自适应法多种阈值分割方法,将灰度图像转化成黑白二值图像。对目标粗糙的边缘轮廓和背景进行了数学形态学滤波,较好的除去背景噪声、提取目标轮廓,采用了投影法确定目标的位置和大小。提出了一种操作简便、运算速度快、检测精度高、易于移植到硬件实现的算法流程。在运动目标跟踪方面,本文详细研究了相关匹配的ABS、SSDA、规一化和金字塔分层匹配算法,针对多点相关跟踪算法运算量大、实时性差的缺点,构建了一种改进的自适应阈值序列的SSDA模型。对模板在图像中按螺旋方式从中心向外遍历,并且只将对应二值化模板图像中像素值为1的像素参与匹配计算,使得匹配运算点完全集中在目标像素上,减少了计算量、提高了匹配精度和速度,同时采用模板尺寸修正及动态模板更新的方法,保证了跟踪的准确性。还研究了粒子滤波、卡尔曼预测确定运动目标下一预定位置,使用彩色直方图特征匹配进行确认,通过实验进行了分析比较。提出差分检测与主动轮廓跟踪相结合的方法,减少了计算迭代次数、提高了计算速度。最后,对所研究算法进行了合理规化、优化建模,使用C++语言结合DirectShow组件,在Window XP环境的Visual Studio 2005平台上开发了基于视频序列图像运动目标检测与跟踪系统。通过该系统对研究场景进行实验,可以在算法的可靠性和实时性上得到量化比较结果,为设计应用系统提供了捷径。