近年来，高清视频技术飞速发展且应用广泛。因此对海量数字视频对压缩、处理、传输、储存等各个环节提出了新的挑战。数字视频所捕捉的场景包括前景和背景，将前景和背景分离能降低许多视频分析问题的难度与复杂度，因此成为视频处理中重要的研究方向。本文利用最新的矩阵恢复和填充理论，结合运动信息，研究视频序列的背景提取方法，主要研究成果如下：1）本文先介绍了基于光流方法的运动信息估计，基于两种最新编码方案H.264/AVC和HEVC，通过仿真分析了视频压缩对运动信息估计的影响，获得光流场精度与编码参数之间的关联。2）提出一种基于运动信息与矩阵恢复的视频背景提取方法。该方法先对光流场进行二值化，建立采用运动信息加权的观测矩阵，建立鲁棒主成分分析模型，最后采用凸优化方法求解，得到恢复的背景图像。仿真结果表明，所提的方法在各种类型的视频序列中稳定且准确地提取背景，并优于无运动信息的鲁棒主成分分析方法。