随着计算机视觉技术的发展，基于视频图像(视觉)的应用越来越受到重视，而从视频图像序列中进行运动目标的提取，是上述应用中最初的也是非常重要的一步。当前很多的运动目标检测的方法，有不少没有关注运动物体阴影的检测，深入研究也是不够。由于运动物体阴影的检测直接影响后续处理的效果，使得阴影检测变得很关键。 本文以民航总局“基于激光和视觉融合的机场泊位自动引导系统”为研究背景，针对机场泊位引导系统中的视觉部分，重点研究了基于混合高斯模型的改进算法，用于运动物体的检测；在两种彩色空间模型的基础上，使用颜色特征对阴影进行了识别；根据运动物体的区域特征完成对运动物体进行跟踪。结合实际应用需要，对泊位飞机的识别和姿态定位进行了探索。 最后，用Visual C++6.0对本文的算法进行实现：基于固定背景上使用彩色图像，完成了对运动目标的检测和运动物体的阴影识别；以区域为特征完成运动物体的跟踪和泊位飞机的识别．实验结果表明，该算法适用于自然光照条件下的户外场景，能够将目标从其伴随的阴影中有效的分割出来，并进行有效的跟踪，具有一定的鲁棒性。 本文所涉及到的算法，在车辆跟踪与统计中、智能监控系统、以轮廓和面积信息为主要参考特征的目标识别中都有较好的应用。