运动目标的检测与跟踪技术是计算机视觉和图像编码领域的重要研究课题之一，在安全监控、军事制导以及智能交通等方面都有着重要的研究价值和应用前景。　　 本文首先介绍运动目标检测算法，包括帧间差分法，背景减除法和基于光流场的方法，为弥补常用检测算法的不足，本文采用一种结合背景减除与三帧差分的目标检测方法。该方法首先运用Surendra背景更新算法建立运动区域的背景模型，通过背景减除法确定运动目标区域，然后与三帧差分法得到的差分图像相结合，获得比较可靠的运动目标区域。　　 同时，文中也介绍了与运动目标检测有关的关键技术，包括图像预处理、阈值分割、形态学滤波以及连通性分析等。　　 最后，本文在研究了已有的运动目标跟踪算法的基础上，针对现有跟踪算法的一些不足，从减小匹配计算量以及减小搜索范围的角度，提出一种基于小波图像金字塔分层的自适应阈值序贯相似检测算法（SSDA）快速匹配算法。最后结合kalman预测算法，给出一个由运动预测、小波金字塔搜索、序贯相似性检测匹配算法组合的目标跟踪方案，通过以人和车为跟踪目标，验证了算法的有效性。