视觉监控是当前计算机视觉的研究热点,近年来越来越引起人们的关注。而运动检测是视频监控中的首要问题,运动检测的目的就是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要,因此运动检测的效果和速度直接影响到整个视频监控系统的准确性和稳定性。对于固定摄像机监控视频运动目标的检测,最常用并有效的方法是减背景技术,可以用在交通监测,银行监控等很多要用到机器视觉的应用中。同时,在特定的视觉分析和视觉检测研究中,减背景也能作为一种很好的辅助技术。在减背景技术中,背景建模及背景更新是最重要的任务。本文首先对减背景技术实现运动目标检测的过程进行了全面而详细的介绍,并对当前典型的背景模型算法进行了总结。提出了自适应更新率的滑动平均背景模型的算法,对于光线突变的情况,提出了基于均值和方差的判断方法和自适应阈值运动目标检测方法。对去除阴影的操作,提出了一种基于RGB和HSV相结合的快速阴影检测的方法,加进了对阴影性质的判断,将阴影分为背景投射阴影和目标投射阴影两种。最后利用DG-400的图像采集卡,在VC++开发平台下进行图像采集模块的实现,并利用MATLAB和VC++混合编程实现了实时背景更新和运动目标提取功能。本文算法首先在MATLAB环境下进行仿真实验,结果表明所提出的背景模型算法可以满足实际使用条件下的实时性和准确性要求,并且能够将目标投射阴影和背景阴影区分开,并将背景阴影融入到背景图像中去。在VC++平台下开发的图像采集模块,可以实时采集图像,并可得到背景图像和运动目标。