视频序列中的运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个主要研究方向,在视觉导航、智能监控、人机交互、医疗诊断和安全监控等众多领域中有着广阔的研究和应用前景。目前静止背景中的目标检测与跟踪技术已经得到广泛应用。但普遍情况下摄像头是随着平台运动动的,由于摄像头运动导致的背景运动给运动背景中的运动目标检测与跟踪很大困难,使得实时性和可靠性难以得到保证。因此,运动背景中的运动目标检测与跟踪技术的研究具有重要的实际意义。本文在分析了静止背景中运动目标的检测与跟踪技术的基础上,重点研究了基于背景运动补偿技术的目标检测与跟踪技术。首先使用中值滤波对输入的图像进行预处理,以消除图像中的噪声；其次结合背景运动的特点和图像处理的基本方法,采用预检验方法筛选待匹配块,以减少块匹配算的运算时间；然后深入分析和比较了几种经典块匹配算法,并采用了自适应十字搜索算法(ARPS)得到待匹配块的运动矢量；求出匹配块的运动矢量后,使用改进的随机抽样一致性(RANSAC)加最小二乘法(LS)在剔除错误匹配块和目标上的匹配块,得到最佳仿射模型参数,并使用双线性插值实现背景运动补偿。最后,将背景补偿帧与参考帧进行差分,得到运动目标信息后,为了加快目标检测速度,本文利用Kalman滤波对目标进行了跟踪。本文首先介绍了目标检测相关知识；其次,重点介绍了背景运动补偿技术,并通过实验来证明了其有效性；再次,在背景补偿的基础上,利用简单有效的帧差法,并结合形态学滤波和连通性分析,实现目标的检测与定位。最后本文在MATLAB平台上进行实验,实验证明,本文所用的方法可以有效的检测并跟踪运动背景中的运动目标,并且具有很好的鲁棒性。