近年来,运动目标的视觉分析已成为计算机视觉领域中一个重要的研究方向,它主要研究从包含运动目标的视频图像序列中检测、识别和跟踪运动目标并对其行为进行描述与理解。由于在现实生活中,大量有意义的视觉信息都包含在运动当中,因此,对运动目标的检测与跟踪便成了必然,也成为当今学者们普遍关注和研究的一个重要课题。本文主要研究视频运动目标的检测和跟踪算法并通过实验验证算法的有效性。文章首先介绍了运动目标检测和跟踪的研究背景和意义,并简要介绍了涉及的一些基础知识和相关技术,在此基础上提出了基于帧差法和水平集相结合的运动目标检测算法及基于光流帧差法和水平集理论的运动目标跟踪算法,在算法中我们充分利用了运动目标的光流信息有效控制了水平集演化的过程;最后通过实验验证算法的有效性并进行了性能分析。本文提出的算法是在Windows XP系统、Visual Studio C++6.0平台上进行实验仿真的,实验数据来自动态纹理库,通过实验验证了算法的可行性,并且我们提出的算法大大提高了运动目标检测和跟踪的准确度和速度,减少了计算量,提高了系统的实时性。