伴随着图像处理技术的飞跃发展,越来越多的应用场景对于移动目标检测技术的要求也在逐步提升。图像数据采集加后端处理器的早期检测模式略显不足,而具备高速并行处理能力的FPGA在图像处理及硬件加速领域拥有较大的优势。针对目标检测场景中要求的高实时性及准确性,本文研究了在静态背景下基于FPGA的移动目标检测技术,设计了基于帧间差分法的移动目标检测系统,提升了目标的检测速度并优化了检测结果。研究内容主要含以下三个方面:（1）初期主要对目标检测、边缘检测及形态学处理等图像处理算法进行了研究。利用仿真手段分析对比了三种主流移动目标检测算法的处理性能,结合FPGA的硬件结构特性选定帧间差分算法进行硬件移植。针对检测算法的不足,采用Sobel边缘检测及图像开运算处理方式改善检测效果,并通过仿真论证合理性。（2）研究移动目标检测及其相关算法在FPGA中的具体实现架构。提出了基于SDRAM掩码信号的帧间差分算法的硬件设计架构,减少了片内资源占用率和存储空间,减轻相邻帧图像的时序对齐工作。同时优化了 Sobel算子对斜侧边缘点的检测能力,降低了图像开运算中数据的处理位宽。（3）设计基于FPGA的移动目标检测系统的硬件实现方案。采用层次化设计方式对各个功能模块做Verilog设计和仿真测试,并最终对系统功能进行实测。在静态检测背景中,系统可以实时的快速检测到移动目标,并显示较为清晰的目标形态,在安防、工控和军事等高实时性应用场景中具备一定的实用价值。