针对传统背景配准算法的精度完全依赖于匹配点的可靠性而导致效果不稳定的问题，提出了一种鲁棒的背景配准算法。根据统计意义下多数表决的原理，建立了利用更多点匹配关系的背景配准模型，并用广义逆变换将其转化为满秩的线性问题来求解运动模型参数，得到了较稳定的背景配准结果。