1.一种视频前景检测方法，采用VIBE模型方法，以R值用Rn表示，Rn的取值为所处的区间人眼辨别的门限值、抑制跳动噪声阈值Hnoise有关，关系式如式（3）所示：
Rn=kΔs(n)+ Hnoise(3)
其中，n为灰度值取值[0,255]; k是灰度门限的系统，取值[2,4]； Hnoise是各灰度区间中的灰度值跳动噪声阈值。
2.根据权利要求1所述的一种视频前景检测方法，其特征在于，将灰度区间分为5个区间，分别为[0,32)、[32,64)、 [64,128)、 [128,192) 、[192,256)。
3.根据权利要求1所述的一种视频前景检测方法，其特征在于，所述抑制跳动噪声阈值Hnoise，可以在没有运动目标时，背景像素灰度值在某一区间中，先求背景像素点灰度值与当前图像对应的灰度值差的绝对值，然后，统计80%的绝对值小于正数Φ，Hnoise=Φ。
4.根据权利要求1所述的一种视频前景检测方法，其特征在于，将VIBE模型生成背景图像，当前像素v(x)与对像的SM(x)集合的元素比较时，计算参与比较元素的均值vb(x); 如果v(x)为背景点，用v(x)替换背景图像对应点的灰度值，否则用vb(x)替换背景图像中对应点的灰度值。