摘要：使用Mumford-Shah模型进行运行目标检测以克服常规算法的缺点。利用改进的水平集算法，使算法能够快速收敛。为达到实时性的要求，利用多分辨方法进一步提高算法的速度。使用改进的区域生长算法进一步准确地检测出运动目标。     关键词：Mumford-Shah模型 运动目标 水平集 区域生长 鲁棒性 运动目标检测在目标跟踪、视频监控和精确制导等领域有重要的应用。传统的运动目标检测算法存在阈值确定困难、对噪声较敏感等缺点。活动轮廓模型是解决静止与运动图像分割和目标检测问题的一种有效方法