在现代社会中，随着电视技术向数字化、多媒体方向发展，视频对象提取技术已经成为21世纪的新热点，展现出广阔的应用前景。然而，传统的提取方法仍存在着很多缺陷，如受拍摄环境和背景复杂程度的限制等等。针对这些缺陷，文章从图像处理的角度对单一颜色背景(理想蓝箱)、广义单一颜色背景和自然背景情况下的视频对象提取算法进行了研究和探讨。 文章首先对视频对象提取技术做了介绍，并着重阐述该技术的基本原理、发展现状以及本文所采取的分类方法。在单一颜色背景(理想蓝箱)情况下，作者首先使用了一种基于阈值法的蓝箱抠像算法，利用改进欧几里德距离的量度作为特征、在不同的彩色空间中进行提取；然后，作者又使用了一种基于边缘检测的蓝箱抠像算法，综合利用经典的图像分割算法提取前景目标。试验证明，在单一颜色背景下，这两种方法都能获得较好的提取效果，并且可以推广到广义单一颜色背景的情况，但是提取结果精度不高。为了提高提取质量，作者又引入了α估计的思想，主要针对广义单一颜色背景以及自然背景的情况提取前景目标。试验表明，作者实现的α估计算法较好地改善了抠像效果，拓展了蓝箱抠像的应用范围，并且能达到广播级的视频抠像质量要求。