视频运动目标检测是实现智能视频监控的一个主要课题，所应用的各种技术包含了图像处理与分析的各个方面。在可视预警、机器导航、目标识别与跟踪、安全监控等视频分析和处理领域有着广泛的应用。视频运动目标检测系统的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。 国内外许多学者对运动目标检测在理论和实践应用上进行了广泛的研究和探索，并取得了大量的成果。本文在深入研究这些成果的基础上，主要针对运动目标分割技术进行了研究。具体工作如下： (1)深入研究了局部二元模型(local binary patterns，LBP)，给出采用局部二元模型统一模式表征纹理的方法，该方法提取纹理特征具有光照和旋转不变性。统一模式直方图能够对纹理进行有效的区分，且直方图条目减少，更紧凑，不易受噪声的影响。 (2)提出一种改进的基于纹理特征的背景建模，序列图像串运动目标检测的方法。背景模型的建立及更新借鉴了混合高斯背景建模方法。该方法在背景建模和相应的运动物体检测时受运动阴影影响较小，能够在阴影条件下较精准的检测出运动物体，且该背景模型不易受光线变化影响，能同时检测多个运动目标。 (3)实现了一个基于纹理特征的运动目标检测软件系统，该系统采用文中提出的LBP统一模式直方图表征纹理，并利用纹理特征对背景模型建模，软件系统运行稳定，有良好的用户界面。 上述方法在软件系统上进行了实验验证，实验结果表明，该算法在自然光照的复杂场景中，能从阴影存在的条件下较精确的检测出运动物体，得到比较令人满意的实验结果。