运动目标检测和跟踪是研究在图像序列中提取运动目标区域，分析运动目标特征和运动状态，并对之进行跟踪和估计有关运动参数的分析技术。它是图像处理与计算机视觉领域的一个非常活跃的分支。它在很多场合，比如重要场所的安全监控、汽车的自动驾驶和辅助驾驶、交通流量的控制、航空和军用飞行器的制导等都有非常广泛的应用。 在运动目标检测方面，本文提出一种综合利用对称差分和背景消减来进行运动检测的方法。首先通过建立一个可靠的背景更新模型，由背景消减法得到基本准确的前景图像，然后和对称差分法得到的差分图像综合，得到完整可靠的运动目标图像，最后用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理，以消除噪声和背景扰动带来的影响，并用区域填充算法来填补目标区域的小孔，从而将视频序列中的运动目标比较可靠地检测出来；在运动目标跟踪方面，本文提出一种综合预测函数，用综合预测函数预测目标在下一帧时的位置或速度值，同原始数据相比误差很小。本文对各种设计方案和算法进行了仿真实验与编程实现，对最后确定采用的算法进行了多次优化，大大提高了系统的稳定性和实时性。实验表明，上述算法运算速度快，满足系统实时性要求，易于硬件实现，达到预期效果。