基于对象的第二代编码标准MPEG-4最重要的特点是利用视频对象来描述内容和编码,这就需要先进行视频对象分割,而该标准中,视频对象的分割仍然是一个开放部分。分割算法性能的好坏对最终MPEG-4编码产品的质量至关重要。正是基于这种考虑,本文选择了这一课题。针对静止背景序列,本文提出一种在帧差图像上联合使用Canny边缘检测和随机信号的高阶矩检测来自动分割运动物体的算法。实验证明,该算法能较好地从静止背景中分离运动对象,具有一定的实用性。当序列背景运动时,先进行全局运动估计和运动补偿,再按照静止背景序列方法进行视频对象分割。本文给出一种新的三步搜索算法和四步搜索算法对背景运动的视频图像序列进行全局估计,并用八参数运动参数模型进行运动补偿。初始分割完成后对视频对象进行跟踪。文中提出一种基于改进的Hausdorff距离度量的多分辨率分析算法,即使后续帧中的运动对象被遮挡或者形状发生慢的变化时,也能准确跟踪到运动对象的新变化。本文还针对多个视频对象中感兴趣运动目标的跟踪提出了一种建立帧间向量的算法,通过分析比较各运动对象的运动轨迹,从而确定当前帧中感兴趣的运动对象。算法的硬件实现是一个富有挑战性而又必须解决的问题,也是作者将来的努力方向。