信息化时代下安防需求的日益增加促使了视频监控的快速普及并推动了视频监控在交通、安防、军事等多个领域快速发展的进程。运动目标检测和跟踪技术作为视频监控的重要研究内容,其技术的改进和突破对于视频监控的发展应用有着重要的意义。针对视频监控技术在应用中所出现的问题,本文对视频图像中的运动目标检测和跟踪技术展开研究,通过改进算法提高了目标检测过程的有效性和准确性,实现了遮挡环境下对运动目标的有效跟踪。本文的相关研究主要包括以下两个方面:在运动目标检测的研究中,背景减除法容易受到光照等干扰导致目标检测精度降低,背景模型的准确性关乎着运动目标检测的效果。本文提出基于平均背景的思想建立初始背景、基于背景累积的思想更新背景并与三帧差分法进行结合的运动目标检测算法,在多组视频序列下对运动目标进行检测,实验结果表明算法对运动目标检测的识别率达到97.3%。在运动目标跟踪的研究中,针对MeanShift算法在跟踪过程中目标出现遮挡时跟踪失败的情况,提出使用能预测运动目标状态的卡尔曼滤波器来改进MeanShift算法。通过仿真实验表明改进后的算法可以对视频中被遮挡的目标实现有效跟踪。