航拍视频中运动目标检测与跟踪是指飞行器在飞行过程中对所拍摄的地面场景中运动目标进行的检测与跟踪。随着航拍技术的发展，在很多领域能发其踪影，如军事侦查，基于空基的交通检测平台，重大突发性事件的监控和地质地理灾害的探测。然而，由于飞行器运动控制因素、场景的复杂性、特别是目标的遮挡和尺度变化这些因素，使得开发出一种稳定的监控系统面临许多挑战。针对以上问题，本文在研究目标运动模型的基础上，提出了基于全局特征匹配对视频序列进行运动背景补偿，实现运动目标检测，和基于卡尔曼滤波与局部区域特征配准，完成运动目标的实时跟踪。本文的研究主要从以下三个方面展开：(1)背景运动补偿。由于航拍视频中运动小目标的分辨率低，而且容易受到光照和噪声影响，因此，本文分析了各种特征点，选取性能最优的SURF特征点，通过特征点筛选和匹配，估计出背景的全局运动参数。(2)运动目标提取。由于航拍视频中运动小目标分辨率低而且相邻帧帧间位移变化小，因此，本文采用多帧帧差图像累积，并结合形态学和边缘检测的方法对目标进行检测。(3)运动目标跟踪。首先，通过卡尔曼滤波器的预测确定下一帧图像目标的检测区域，然后，提取特征点并匹配，通过匹配的对数判断目标是否发生遮挡，最后，通过匹配特征点对的位置信息来确定目标的真实区域，实现目标的准确快速跟踪。