随着现代电子监控技术的不断发展，各类监控如人体检测以及跟踪技术、区域入侵技术、以及特殊物体的监测技术等等相关的基于视频的检测技术已经广泛应用于飞机场、火车站、商场各类的大型场所，这也说明智能监控已经渐渐融入到人们的日常生活当中，并且逐渐得到人们的重视。运动目标检测技术是智能监控技术的核心技术之一，大多数的后续智能分析都要以此技术为基础，高效的运动目标检测技术能够对视频图像中的运动物体精确提取，后续的相关图像处理技术对此运动物体才能有效分析。如上所述，运动目标检测技术是目前电子监控技术中的热点问题。目前已有的目标检测技术多数是基于简单应用环境或是特定的应用环境，应用面相对较窄，尽管对于这些情况已经有很多有效的方法，但这也突显出了复杂环境下的运动目标检测技术的困难，即如何找出一个鲁棒性强的运动检测技术仍然有很多困难。但是一味的追求单一的算法解决所有环境的运动检测本身就存在问题，应该研究的是针对于大部分环境可以适用的算法，对于特殊的应用环境仍然需要特殊的处理，即具有广泛适用性的算法。本文在总结和分析了国内外运动目标检测算法的基础上，针对复杂环境的运动目标提取问题展开了研究，提出了一种利用数字图像处理技术对复杂环境下的运动目标进行检测的算法在本文中，针对运动检测部分的作用进行大量的分析，重点研究了时间复杂性低的算法。在复杂情况下，利用简单的背景差法提取出存在噪声的前景，然后针对于特定的环境，找出一种适用的辅助算法精确提出前景。对于不同的应用环境，不同的算法，试验中做出了大量测试,最终我们选取了本文中的算法，可以较好的应对很多不同的应用环境。本文首先介绍了图形图像处理技术的基本知识。主要包括为了提高处理效率采用的图像灰度化、图像缩小，及通过图像二值化来确定具体的运动目标。同时，为了减少图像中的噪声，介绍了中值滤波和均值滤波两种滤波算法。除此之外，为了进一步抑制运动目标中的噪声，介绍了形态学处理中的腐蚀、膨胀以及开运算和闭运算等操作。通过对原始图像以及运动目标图像的预处理，不仅提高了处理效率，而且改善了运动目标提取结果。然后在对现用运动目标检测算法进行研究的基础上，简要的介绍了运动检测技术中的三个基本方法：帧间差分法、背景减除法以及光流法。对三种常用的运动检测算法实现原理进行了详细介绍，同时总结各种算法的优缺点以及它们的适用范围。通过对比，选择一种基于光流法的运动目标检测算法。最后本文提出了一种基于金字塔Lucas-kanade的光流法，同时，为了改善运动目标提取结果，将该光流法与背景减除法相融合。本文中使用基于金字塔的Lucas-Kanade方法计算光流，首先使用harris角点检测算法检测出当前帧中的角点，然后，把检测出的角点当做输入，计算这些特征点的光流，得到光流之后，根据得到的特征点的光流，经过阈值选出运动目标上的光流，由计算出光流的外接矩形中的前景点和背景差法得到的前景点综合得到运动目标。本文通过实验对几种算法的进行了分析比对，实验结果表明本文的方法可以有效的提取出后续算法的需要的运动目标，具有实时特性和良好的抗干扰能力。