运动对象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域都有重要用途，特别是在安全监控应用中，运动对象检测是基于视频的安全监控异常报警任务的关键算法.由于实际监控背景一般比较复杂，例如背景中的树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响，因此复杂场景下的运动对象检测不是一项简单的任务.另外，当摄像机运动时，由于图像背景是不断变化的，进一步增加了运动对象检测的复杂性.该文提出一种无需摄像机标定的摄像机运动跟踪算法，解决了摄像机运动情况下的背景表示和索引问题.图像配准用于背景帧更换时背景帧与当前帧之间的运动参数求解.由于外点的存在，运动参数方程求解只适于使用稳健回归算法，但稳健回归需要较长的计算时间.该文提出一种称为屏蔽外点的图像配准算法（MO），综合利用线性回归和稳健回归，快速求解图像配准参数方程.为了稳健检测小运动对象，该文提出一种基于小波光流估计的突变检测方法，以对象的累加光流值表示对象的突变大小，沿直线运动的对象获取较大的突变，而循环运动的背景象素的突变相对较小，该算法能够在含有植物的杂乱背景中有效检测出小运动目标.