计算机视觉技术的发展给生活提供了便利,目前生活中的很多设备中都加入了视觉技术,视觉技术中有关运动目标检测的研究也广受学者们的关注。运动目标检测工作在很多工程应用项目中都有所涉及,但运动目标因速度时变性强,路径不确定等因素给运动目标检测带来了一定的困难。其中篮球专项自动测试就是运动目标检测的一个工程应用,篮球专项自动测试是目前体育专业篮球人才培养测试和篮球运动项目所需的主要内容之一。篮球进球识别是篮球专项自动测试的关键技术。准确和及时判断篮球进球具有重要的实用价值。本文先研究了图像处理的基本方法,包括彩色图像灰度化、图像滤波、图像二值化和数学形态学分析方法等。针对目标检测,传统的目标检测算法有:背景差分法、帧间差分法、光流法等,但大多都会因为外界环境不同以及噪声等影响会给检测带来一定影响。而背景差分法又是一种目标检测中最常用的算法,为了能更好地适应外界环境的影响,使用了一种基于像素频率的背景建模算法(PFA),该背景建模算法虽然比传统的基于偏微分方程的背景重构算法与基于假设的像素灰度重构的方法效果更理想,但也达不到本文研究的要求。本文针对背景差分与三帧差分各自算法的优缺点,利用一种改进的算法来解决两者算法存在的不足,背景差分法与三帧差分结合算法对篮球目标进行检测。该改进算法能有效抑制光线突变、篮球运动速度过快等因素影响。篮筐检测是采用Hough圆变换的算法进行。然后,采用图像标定技术,检测出篮球特征数据,将得到的篮球特征数据与系统中存入的进球参数进行比较,能有效实现篮球进球的判断,把判断的结果通过GUI界面设计系统进行显示。设计了该系统的硬件和软件,并进行了实地测试。证明了所提出方法的有效性。