根据视频监控中对运动目标检测的需求,本文改进和设计了一种新的基于图像块的图像差值技术的运动目标检测算法。主要的工作包括:1.对图像进行初步预处理,考虑到运动物体的空间、时间特性,先通过图像帧的分块对比,确定运动区域的位置,再通过时间上的连续性来确定运动物体是否属实,从而消除某些非运动体的干扰,具有自适应性强、速度快等优点,适用于视频监控系统的基于视频序列的动目标检测方法。2.在运动目标阴影检测方面,从分析运动目标阴影的光学特性入手,研究了背景区域、目标区域和阴影区域在当前帧和背景帧中的差异。在对目前常用的阴影检测方法进行总结和实验的基础上,本文改进了一种基于HSV阴影检测算法。首先得到前景区域和背景区域的HSV差分图和差分直方图,用Otsu方法确定差分图中目标物体和阴影分离的阈值,再对H、S、V分量进行加权,从而准确地检测和消除阴影。Otsu方法确定阈值,具有适应性强的特点,对各分量加权,提高了检测的精度。3.本文还介绍了利用以上算法的的监控软件的实现,同时给出了系统的框架结构、硬件构成等系统解决方案,最后给出了软件的客户端图像监控的实际运行效果。论文的工作成果已经投入实际应用。