针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题，提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法。首先将图像序列进行多尺度分解，得到不同分辨率下的当前帧和背景帧；然后，在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算，得到双阈值产生的2帧前景图像，阈值根据环境自动获取；最后，将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标，并在HSV空间中去除阴影。背景模型的初始化和更新方法基于2种假设：一是背景点出现的概率较大；二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景。研究结果表明：该算法能有效地应用于动态背景环境下，可以克服光照变
