针对复杂交通场景中背景提取和更新的前景目标密度大、走走停停和照明强度突变难题,提出基于层次信息综合(LISM)的自适应背景模型.首先对像素建模,通过分析稳定状态判别参考背景;然后提出方向不变局部二值模式(RELBP),用其分析参考背景区域的纹理特征,再通过纹理聚类获取背景并更新模型参数;最后处理帧级的场景整体变化,用改进的直方图修正(HM)算法解决光照突变引起的背景失效.实验表明,本文提出的算法比已有方法能更好地适应复杂交通场景.