Los sistemas de vigilancia automática se han convertido en herramientas esenciales para los centros urbanos. Estas tecnologías permiten una vigilancia inteligente que es tanto versátil como no intrusiva. Hoy en día, estos sistemas pueden analizar varios aspectos, como el tráfico urbano, el comportamiento de los ciudadanos y la detección de actividades inusuales. La mayoría de los sistemas inteligentes utilizan sensores de fotos para recopilar información y evaluar situaciones. Analizan secuencias de datos de estos sensores de fotos con el tiempo para detectar objetos en movimiento u otra información relevante. En este contexto, los enfoques de modelado de fondo son cruciales para detectar de manera eficiente objetos en movimiento al diferenciar entre el primer plano y el fondo, lo que sirve como base para un análisis posterior. Aunque los métodos actuales son efectivos, la naturaleza dinámica de los entornos exteriores puede limitar su rendimiento debido a numerosas variables externas que afectan la información recopilada. Este documento presenta un algoritmo novedoso que utiliza morfología matemática para crear un modelo de fondo mediante el análisis de información de textura en espacios discretos, lo que conduce a una solución eficiente para la tarea de sustracción de fondo. El algoritmo se ajusta dinámicamente a las condiciones de luminancia global y distingue efectivamente la información de textura para etiquetar el primer plano y el fondo utilizando filtros morfológicos. Una ventaja clave de este enfoque es su uso de espacios de trabajo discretos, lo que permite una implementación más rápida en hardware estándar, lo que lo hace adecuado para una variedad de dispositivos. Finalmente, nuestra propuesta se prueba frente a conjuntos de datos de referencia de algoritmos de vigilancia y sustracción de fondo comunes, demostrando que nuestro método se adapta mejor a las condiciones exteriores, lo que lo hace más robusto en la detección de diferentes objetos en movimiento.