基于序列图像的目标检测是当前计算机视觉应用领域的一个热点研究方向。目标检测的主要任务是将目标从图像中分割出来,并能够描述目标物体及其运动的特征与相关参数,它是解决计算机视觉领域问题的基础和前提,其结果的好坏直接影响着后续目标分类、识别、跟踪及行为理解等系列处理。本文实验研究了目前几种目标检测的算法,针对复杂背景下目标边缘等细节信息丢失等问题提出了一种基于形态学的目标检测算法。首先,介绍了数学形态学的基本理论与其在数字图像处理方面的理论与方法,并结合工程图像进行了实验研究。针对复杂背景下边缘丢失现象,结合形态学原理设计了一种基于区域图像的形态学多结构元素目标检测算法,实验结果表明该方法可以有效的获取边缘信息。结合实验分析与比较了序列图像目标检测对称差分法、背景差分法的优缺点,提出了一种基于对称差分法的混合高斯背景差分法,实验结果表明,该算法能够有效提取运动目标。基于VC6.0的OpenCV平台,设计完成相应的算法程序,实现了具有实时性。