视频运动检测技术是视频监控处理的一个重要步骤，其目的就是将视频中的运动物体提取出来，为是后续运动目标的识别、跟踪以及行为分析、描述等工作奠定基础。鉴于其重要地位，目前很多国内外科研人员都对其作了细致的研究，提出了四大类算法。其中，差分法应用广泛。在利用差分法进行视频运动检测时，由于视频中运动物体的阴影也是随着运动物体本身而运动，得到的检测结果会包含阴影部分，这样得到的检测区域是不准确的，对后续的目标识别跟踪等会产生很多负面影响。因此，很多学者都就阴影的检测处理开展了大量的研究工作，总结出一些算法，不过这些算法是存在局限性的。　　 本文首先利用传统的帧间差分法和背景差分法进行了视频运动检测，对帧间差分法作了改进。之后提出了两种阴影检测的方法，对其理论依据进行了阐述，并对其进行了详细的实验。分别利用图像的RGB以及HSV信息进行阴影消除算法的实现，最后将实验结果与传统的经典阴影检测算法作比较。　　 实验结果证明，本文提出的方法与传统阴影检测算法相比有以下优点:检测率高，对相同的若干段视频进行阴影检测，本文提出的算法检测准确率高;实现简单，本文算法仅仅利用了图像的RGB以及HSV等颜色信息，算法复杂度低，计算迅速。