目前，智能监控技术应用于各行各业，主要是对监控区域的特定目标进行实时检测与管理。而视频运动目标检测算法则是智能监控系统中至关重要的技术环节。本文将边缘检测算法与帧间差分法相结合作为视频运动目标检测的核心算法，同时对传统的经典Sobel算子进行改进，使检测效果达到更好。为了满足图像处理高实时性的要求，本文选取了具有并行处理能力且处理速度快的FPGA作为主控芯片，对采集进来的视频图像进行处理并提取运动目标，最后在VGA显示器上完成显示。首先，本文介绍了目前三种主流的视频运动目标检测算法，并详细阐述和分析了它们各自的实现原理与优缺点，通过对同一幅图片的不同算法仿真对比与分析，选择算法简单、检测效果更佳的帧间差分法作为核心算法。同时为了更好的将运动目标整个轮廓清晰显示出来，本文使用了边缘检测算法。对四种不同算子的边缘检测算法进行了仿真实验与对比分析。最终采用硬件实现简单且边缘定位精确的Sobel算子进行图像的边缘检测。其次，本文设计了系统的硬件平台，主要分为视频图像采集模块、图像缓存模块、算法处理模块以及视频显示模块。同时对各个模块对应的硬件芯片原理与功能做了详细分析，包括Altera公司的DE2开发板、摄像头采集芯片MT9M011、SDRAM芯片以及VGA视频转换芯片。然后，根据总体设计方案对系统进行了模块划分，并详细叙述了各个模块的硬件实现过程。同时对视频采集模块、格式转换模块进行了Modelsim波形仿真，仿真结果表明图像从采集到显示数据传输是正确的。接着重点分析传统中值滤波算法和经典Sobel边缘检测算法的不足，并对其进行改进，同时对改进的算法进行了仿真实验，并与传统算法做了对比分析，实验结果表明改进的算法效果更好，且占用的硬件资源更少。在此基础上，进行相邻两帧差分得出运动目标，将处理结果在VGA显示器上进行显示。实验结果表明，本文提出基于改进的Sobel边缘检测帧间差分法能够准确地检测到视频中出现的运动目标，对目标的边缘定位精确且显示清晰，同时该算法相比传统算法消耗硬件资源更少，完全满足高实时性的要求。