为了克服传统背景差分法所存在的不足，提出了一种基于边缘特征和改进K-均值聚类相结合运动目标检测方法。运用改进的K-均值聚类方法建立背景模型，将其与前景图像相差后得到的二值化图像，通过前景边缘信息的鲁棒性来判别及去除存在的虚假目标。实验结果表明，该方法可以有效去除背景中突然有物体移入或移出引起的虚假运动目标，提高了运动目标检测的准确性。