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假定"背景总是以较大的频率出现"的基础上,提出一种基于在线聚类的背景减法.利用在线聚类对一段时间内像素的灰度值进行分类,选择出现频率大于阈值的灰度类作为该像素的背景,这样可以较好地构建出单模态或多模态场景的背景.一旦背景被构建好,通过融合背景差分、邻域背景差分和帧间差分的信息提取前景,实现正确而完整的运动目标分割.仿真实验表明,即使在背景有微小运动的复杂环境下,算法仍能较好地构建背景,运动分割效果较好.