背景建模是一種在視頻圖像中檢測運動目標的基本方法，它涉及將圖像中的像素分為背景和前景兩類。背景建模方法可以分為顏色背景建模和紋理背景建模。以下是詳細介紹：
顏色背景建模。這種方法主要關注圖像中每個像素的顏色值，如果當前像素的顏色值與背景模型中的像素顏色值有較大差異，則該像素被視為前景；否則，被視為背景。
平均背景建模。這是一種簡單且計算速度快的算法，通過計算每個像素的平均值作為其背景模型。在檢測過程中，將當前幀的像素值減去背景模型中的相應像素平均值，得到差值。如果差值大於設定的閾值，則像素被視為前景；否則，被視為背景。這種算法可以通過更新背景模型來提高魯棒性。
單高斯背景建模。這種模型假設背景圖像中特定像素亮度的分布滿足高斯分布。對於每個像素，可以計算其亮度與背景模型均值的差值，並根據差值的幅度來判斷像素屬於前景還是背景。這種方法適用於背景變化較小、像素分布較為集中的場景。
此外，還有其他方法，如幀差法、混合高斯模型、多幀平均法等，它們各有特點，適用於不同的場景和需求。例如，幀差法通過計算連續幀之間的差分來檢測運動目標，但可能會引起空洞現象；混合高斯模型則通過學習高斯分布來區分前景和背景，但受光照變化影響較大。