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动态纹理是一种空间重复且随时间变化的视觉模式，它构成了在时间上具有某种稳定特性的图像序列，在时空上具有某种自相似性。动态纹理是视频中非常重要的特征，为视频处理和分析提供重要的信息。动态纹理作为动态纹理分析研究的重要内容，在军事、工业、医学、智能交通、气象学、公共安全等领域有着巨大的应用前景。动态纹理分割是指将一个自然景物的图像序列分割成互不相叠、纹理均匀一致的若干区域。空时隐马尔可夫随机场模型可以有效地刻画动态纹理表现出的“运动”和“外观”特征，因此，本文旨在研究基于空时隐马尔可夫随机场（STHMRF）模型的动态纹理分割，并结合小波的多分辨率特性，将其推广到小波域，形成多分辨率空时隐马尔可夫随机场模型。本文主要工作如下：1.基于空时隐马尔可夫随机场（STHMRF）的动态纹理分割。根据动态纹理的空时特性来确立标记场中的能量函数和邻域系统，分别采用吉布斯分布和高斯分布描述隐马尔可夫随机场中的标号场和观察场，建立基于空时隐马尔可夫随机场的动态纹理分割模型，并运用EM算法和最大后验准则（MAP），实现参数估计和动态纹理分割。仿真实验验证本文所提的算法具有较明显的优越性。2.基于小波标量空时隐马尔可夫随机场（标量MSTHMRF）动态纹理分割。根据小波系数更适合采用高斯分布来描述和小波变换的多分辨率特性的优点，提出了标量MSTHMRF动态纹理分割算法。该方法利用同一方向不同尺度上小波系数的隐含关系，将高级细节子带的STHMRF分割结果初始化低级细节子带的标号场，并将低级细节子带的分割结果融合得到原始图像标号场的初始值，最后利用STHMRF进行分割得到最终结果。实验结果表明该方法优于基于STHMRF的分割算法。3.基于小波矢量隐马尔可夫随机场（矢量MSTHMRF）动态纹理分割。基于矢量MSTHMRF动态纹理分割算法在标量MSTHMRF的分割算法基础上进行拓展，考虑了同一尺度各个子带小波系数的关系。该方法将同一尺度（级）各子带同一位置上的系数组成的7维向量当作一个观察场，再用矢量隐马尔可夫随机场模型进行逐级分割。仿真实验验证了方法的有效性。