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比较常见的背景建模方法是迭代法，这种建模算法是单高斯建模的一种近似算法，具有较好的实时性特性，其算法如式（3）所示：
式（3）中,fk(x,Y)是灰度图像序列中第k帧的位置为(x,y)的像素灰度值。从(x,y)是灰度图像序列中第k帧的位置为(x,Y)的背景图像的像素灰度值。a称为背景更新系数，它反映了当前图像帧对背景的影响程度：a选取越大，则当前图像帧对背景更新所作的贡献越大。一般来说，a选择在0-0.1范围内。本文中a的值选择为0.08。
得到背景Bk后，就可以检测出运动目标。算法如式（4）所示。
式（4）中，db (k)(x,力是通过背景减除法得到的运动目标形状的二值图像。TH2是阂值，用来判断背景减除后得到的灰度图像中(x,y)位置像素点的灰度值是否在移动物体上。如果背景减除后得到(x,Y)的位置像素灰度值大于TH2,则说明该像素点在移动物体上，将db (k)(x,Y)置1；反之则说明该像素点不在移动物体上，将db (k)(x,y)置0。
这种算法在移动物体慢速移动时，也能够准确地检测出移动物体，这种特性可以弥补帧差法移动物体检测的缺陷。但是从Bk算法可以看出，整个学习的过程是一个累加过程，在这个过程中，当有移动物体在当前帧中产生时，这个移动物体同样被学习进Bk中，这就是“拖尾”现象产生的原因。
通过对式（3）分析可以看出“拖尾”现象的产生是因为当前帧中的移动物体和背景图像同样被学习，从而把移动物体的信息添加到背景建模中去。可以在式（3）中加人适当判定条件，以达到控制背景学习的目的。式（3）是本文提出的对迭代法背景建模的改进算法：
其中，P1为帧差法df (k)(x,Y)中移动物体像素占整个图像像素的比值，TH3为阂值；p2为背景减除法db (k)(x,Y)中移动物体像素占整个图像像素的比值，TH4为阂值。当当前帧中有移动物体产生时，p1 ,p2大于0,p1小于p2;当当前帧中移动物体移动速度过慢时，P1远小于p2;当整个图像发生强烈光照变化或抖动时，p1 ,p2趋近于1,之后P1迅速减小到趋于0 ,p2仍趋于1。该算法中判定条件p 1≥TH3用来判定当图像发生强烈光照变化或抖动时的学习回归，而判定条件TH4≥p 2 ≥TH5则用来判断有移动物体时不学习的情况：
(1)初始化.fk(x,Y)和Bk(x,Y)，分别为第一帧图像；
(2)式（1）, （2）得到叭(x,Y)，计算p1;
(3)式（5）, （4）得到Ak(x,Y)，计算p2;
(4)用步骤（1）,(2）得到的p1 ,p2值判定式（5）
(5)判断是否满足终止条件，若满足则停止计算，否则转到步骤（1） 。
TH1的值一般为20-30之间。TH2的值与TH1相同。由于p1的作用是判定学习回归，所以TH3的值不宜过大，一般在0.01-0.05之间。TH4的作用是抑制图像强烈变化时的无用更新，一般在0.50.7之间。TH5的作用是判定移动物体响应程度，一般在0.05-0.1之间。
2.2程序可扩展性算法分析
对于不同的移动物体检测算法，其对系统提供的时序帧要求也不同，比如上文提到的帧差法，有二帧差法、三帧差法、四帧差法；对于背景建模算法，迭代法只要求当前帧，反馈背景更新算法则要求有当前帧和前一帧图像，中提到的多帧加权算法要求至少有包括当前帧在内的之前5帧图像，这就需要系统提供足够的基础数据。而对于实时系统而言，为了保证系统的可持续性和实时性，通常只将当前帧保存在内存中，这就限制了其他算法在该系统上的应用。为了保持系统的可持续性并保证多种算法可以在一个系统中运行，本系统采用了时序调用的方法，将当前帧以及之前一段时间内的所有时序帧可控地保存在硬盘上，以备其他算法调用，并始终维持这一状态，以保持系统的可持续性。
本系统中采用Ontimer（）方法实时采集视频帧，并在采集当前帧后把它保存到硬盘上，通过累加计数的方式控制保存帧的个数。当保存帧数超过某个控制值时，从之前的第一帧开始依时间顺序删除前面的帧，并持续下去，这样在系统运行的整个过程中始终有一定数量的帧可供调用。当系统结束运行时，用OnCancl（）方法将这些中间变量删除。对于用户而言，保存帧后删除帧的动作是不可见的，但用户在系统运行过程中可以调用控制值以内的任意帧。
(1)判断保存路径是否存在，如果存在则保存帧，否则创建保存路径；
(2)用capFileSaveDIB（）方法保存帧并计数；
(3)判断帧的数量，如果大于10（可根据需要改变），则删除第一帧；
(4)判断终止条件是否满足，满足则删除所有帧，删除当前目录，否则返回第（2）步。
2.3算法流程
本文算法流程图如图2和图3所示。
