在视频图像处理中，视频序列运动目标分割是其重要内容之一。同时，统计方法是运动目标分割的一个主要研究方向，基于统计方法的运动目标研究的主要内容：（1）建立有效的随机场模型与图模型；（2）建立有效的单像素统计模型；（3）利用随机场理论建立像素之间的上下文关系。建立序列图像的背景单像素统计模型，是进行运动目标分割的一个关键步骤，单像素模型为运动目标分割提供最直接最根本的依据，背景单像素模型的有效性是决定整个系统性能优劣的重要因素，因此，对单像素统计模型的研究具有重要的理论和现实意义。　　单像素模型是固定背景条件下运动目标分割最基本的模型，为目标的分割提供最直接的依据。本文做了如下工作：（1）介绍了基本马尔可夫随机场理论和条件随机场理论，在此基础上改进了条件随机场，提出了扩展条件随机场，并给出了扩展条件随机场的后验能量函数；（2）分析目前单像素统计模型（参数估计模型：高斯模型；非参数估计：基于空间信息的核密度估计）的缺陷与不足，分别提出具有参数估计模型特点和非参数估计模型特点的两个单像素统计模型。有效地提高系统的正确检测率，从而适当推动单像素统计模型的完善与发展。