运动目标检测是智能监控系统以及现代战争中的核心技术之一,也是图像处理中的一个重要领域,尽快的发现目标是保证后续任务顺利进行的关键。由于小目标面积小,灰度、形状等信息不明显,传统的目标检测方法并不能很好地对其进行检测,往往造成检测轮廓不完整、细节缺失等问题。针对上述问题,本文主要对可见光运动小目标与红外运动小目标检测进行研究。针对可见光运动小目标背景模型检测方法的缺点,提出一种基于三帧差分法和改进Canny算子的边缘检测的运动小目标检测算法。该算法首先计算相邻帧图像的三帧差分图像,并对此三帧图像进行边缘检测与边缘合并;然后在三帧差分图像和合并边缘的基础上,进行目标轮廓搜索,获取小目标轮廓;最后对检测结果进行形态学处理,获取可见光运动小目标。该算法对目标的边缘信息有很好地保持,检测出了较完整的运动小目标。针对红外运动小目标检测过程中C-V水平集方法演化速度慢的不足,提出一种基于水平集与目标时空信息的运动小目标检测算法。该算法先采用局部二值拟合模型的水平集算法运算,提取含红外小目标的区域,后通过小目标的时空信息分析,剔除伪目标,最终获取红外小目标。该算法能够较完整地检测出运动小目标。