针对传统ViBe算法在复杂背景下检测运动目标时会出现鬼影、阴影、误检等问题，提出了一种改进的ViBe运动目标检测算法，称为GS-ViBe算法。在GS-ViBe背景模型初始化阶段，利用最大后验估计法确定每个像素点的最佳高斯分布数目，使其形成多帧融合背景来代替ViBe的单帧背景初始化方法，从而消除鬼影；在GS-ViBe前景检测阶段，增加多特征融合阴影检测过程，并将其检测结果和ViBe前景目标融合，得到消除阴影后的前景目标；最后，在GS-ViBe背景模型更新阶段，引入动态更新因子代替固定更新因子，使得背景可以自适应更新，从而降低目标的误检率。在多种复杂背景下与传统ViBe算法对比发现，GS-ViBe算法召回率提高了37.74%，准确率平均提高了19.83%，误检率平均降低了52.57%，表明GS-ViBe算法可以有效消除鬼影、阴影、误检的干扰，获取到完整的前景目标。

针对目标检测对实时性要求越来越高的情况，提出了一种基于现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）实现的多运动目标检测算法。该方法通过帧差法提取运动目标，然后基于距离阈值对形态学处理后的图像进行目标分割，最后对运动目标标记显示。系统通过CMOS摄像头采集视频，采用FPGA平台外接DDR3高速大容量缓存，实现了视频图像的采集、存储、目标检测和显示。实验结果表明，提出的多目标检测系统能够有效的实时检测出多个运动目标，并且在分辨率为1 024×600的情况下帧率达到38 fps。

飞鸟撞击飞机与无人机黑飞是威胁航班起降安全的两大隐患，上述的飞鸟和无人机都属于“低慢小”飞行物。为保卫机场净空区的安全，需要研制具有反低慢小功能的预警系统。对此，设计并实现了一套低慢小飞行物实时检测系统，基于FPGA（field programmable gate array）驱动相机阵列实时采集大视场天空视频，将适于硬件操作的奇偶分流算法与帧间差分算法相结合进行运动目标检测，系统帧率达到17 帧/s@1 024×768 pixel，平均检测准确率为99.69%。采用千兆以太网、光纤和交换机将前端跑道视频传输至后端塔台指挥中心，支持3 km远距离传输。相比于传统基于软件串行处理的方式，该系统具有高实时性、低功耗与小体积的优势，适合部署在实际应用场景中。

针对车载视觉智能感知、低空区域防务等光电成像系统远距离观测动态性能测评需求，研制了室内运动目标模拟系统。基于线性移不变系统模型，分析了“三杆靶”、“四杆靶”靶标MTF测量原理，提出了一种基于变频栅条靶标的动态MTF检测方法，给出了变频靶标设计方案和MTF解算方法。完成了“三杆靶”和变频靶标测量方法的静态和动态MTF对比测试实验。实验结果表明：提出的变频靶标动态MTF检测方法与“三杆靶”测量方法相比，在静态MTF检测时测量数据的相对最大偏差比率为1.9%，动态MTF检测时测量数据相对最大偏差比率为2.8%，是一种高精度数字化动态MTF检测方法。该方法可以从一幅靶标图像中解算出MTF曲线，在动态MTF检测技术领域比“刀口法”、“三杆靶”、“四杆靶”等方法更具优势。