背景减出（background subtraction），理学-计算机科学技术-计算机应用-多媒体计算-计算机视觉-低层视觉-视频分割，用于在监控视频中提取前景对象的技术。此技术主要适用于处理固定静止的摄像头所拍摄的视频，通常被监控的场景在一局部时间内保持相对的静止不变性。监控系统将基于一段监控视频片段建立起一个初始的背景模型，随着时间的推移，该模型将基于当前的时刻视频帧或一个当前局部时间窗口中的视频帧对已有的背景模型进行自适应地修正，从而产生新的背景模型，然后将当前视频帧与当前背景模型作减法运算，获得差图像。针对差图像中的每一个像素位置，比较相对应的差值是否超过了某个阈值，若成立，则对应该位置的当前视频帧中的像素则被分类为前景像素，否则为背景像素。从上面关于背景减出技术框架的描述中可以看出，高效的背景建模算法是其中的核心问题，经典的方法包括基于像素移动均值算法、中值算法、混合高斯算法，以及基于像素块的压缩域背景建模算法等。