视频图像分割是视频目标定位和识别的基础，如果背景中的情况比较复杂，如背景中光线的变化，有移动的物体存在时，将会给视频目标的分割带来很大的影响。本文专门针对这种复杂背景情况下的视频图像分割问题，采用贝叶斯决策分类方法来进行视频图像分割。在每个象素点处对不同情况下的背景进行建模，计算每个象素点处的颜色直方图，用这些直方图来表示该象素点处可以表示为背景的特征向量的概率分布，然后用贝叶斯决策分类方法来判断，在背景处于各种复杂情况下的时候，每个象素点是属于前景还是属于背景，继而达到视频图像分割的目的。 本文针对背景中光线缓慢变化、突然变化和背景中有规律运动的物体时这几种情况进行了基于贝叶斯决策分类方法的视频图像分割实验，实验表明，贝叶斯决策分类方法在用于这几种情况下的视频图像分割具有较理想的效果。实验最后，也针对特定情况下，贝叶斯决策分类方法所遇到的缺点和困难作了阐述。