为了适应多媒体通信尤其是视频会议、视频电话的应用需求,新一代视频编码国际标准MPEG-4、MPEG-7等应运而生。同时,新的视频编码标准的制定也极大地促进了多媒体信息的存储及通信技术的发展。视频对象分割是以MPEG-4为代表的第二代视频编码标准的关键技术,近年来已经成为数字通信乃至计算机视觉领域的一个研究热点。尽管人们已经在该领域做了大量的工作,但是,视频对象分割技术目前还停留在对运动对象的分割阶段,而且仍然需要做进一步的研究。本论文对视频运动对象分割的相关技术做了详细探讨,首先介绍了视频对象分割技术的产生、发展及分类方法等相关内容;然后介绍了视频对象分割所需的基础知识,并对现有的空域分割技术和时域分割技术作了分析;其次详细讨论了运动背景视频序列的全局运动估计和全局运动补偿技术;最后深入研究了自动分割视频运动对象的变化检测技术。笔者在参阅大量的国内外相关文献的基础上,主要做了以下两方面工作:①深入研究了视频序列运动背景的形成原因、常用的摄像机运动模型以及全局运动估计的原理和数学模型。在分析全局运动与局部运动特点的基础上,提出了直接对块匹配后的运动矢量分类,并通过计算在分出的运动矢量类别中找到可靠的背景运动矢量来估计全局运动参数的方法。试验证明,用本文的参数估计方法能够取得满意的补偿效果。②对邻帧差分及其改进算法-双向差分取交集以及现有的其他自动分割算法进行了深入研究。在此基础上,笔者了解到影响分割速度的一个重要原因是对差分图像进行二值化时运算量过大。为了达到快速分割的目的,本文用最优全局域值选取算法Ostu进行二值化,同时为了达到增强背景与前景类间差别的目的,使计算出的全局阈值更加精确,本文用多帧差分图像求和后的图像代替邻帧差分图像进行二值化。试验证明,用上述方法,再加上形态学等其他处理方法,最终可以提取出比较精确的运动对象。