运动目标检测技术能降低视频监控的人力成本,提高监控效率,同时也是运动目标提取、跟踪及识别算法的基础。该技术在安防、交通、生产安全等领域有广阔的应用前景。当前运动目标检测技术仍存在难以建立背景模型、以及对光照变化敏感等问题。本文提出了对应的解决方案,设计了多区域目标检测算法,研究了相关算法在硬件上的实现方式,构建基于FPGA的运动目标检测系统,并设计实验对系统功能进行了验证。在算法方面,本文针对监控区域光照强度变化造成误检测的问题,提出了改进型的LBP算法。该算法根据图像的纹理特征区分前景和背景,能减小光照变化带来的不良影响。对背景模型的更新问题,提出了用帧间差分法的检测结果辅助背景模型更新的算法,避免了将运动目标划入背景模型的情况发生。此外,本文还提出了多区域运动目标检测的算法,让运动目标检测区域更具有针对性,适应不同的应用场合。同时可以将抖动的树叶、水面等容易造成干扰的物体排除在检测区域之外。本文将上述算法在FPGA平台上用硬件逻辑实现。设计合理的流水结构、并行结构和数据存储结构,实现了区域提取、均值和LBP计算、背景更新、帧差和背景差计算、中值滤波、寄存器控制总线等功能模块,并将它们组合成完整的运动目标检测模块。系统有完整的视频处理流程,按功能划分成四部分:运动目标检测模块、图像输入输出模块、图像缓存模块和检测区域控制模块。图像输入输出模块包括图像接口芯片、图像信号通路和PicoBlaze控制器等,该模块还实现图形叠加功能;图像缓存模块包括DDR芯片、MPMC IP核和读写控制状态机;检测区域控制模块提供控制接口,让使用者设定目标监控区域的位置和大小信息,实现最多4个目标区域的分区域独立检测功能。设计验证试验,对比基于LBP和基于灰度的运动目标检测算法的ROC特性曲线,验证了在光照变化的情况下,相对于传统的基于灰度的算法,本系统采用的LBP算法能提供更好的运动目标检测性能。经过测试,本系统能准确实现多区域运动目标检测和动态背景更新,实现对1024×768/60fps VGA图像的实时处理,并输出清晰稳定的画面。