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本文的工作对和MPEG-4及MPEG-7标准相关的关键技术之一——视频对象分割技术进行了研究。基于时空域联合的分割是一类常见的分割方法，它可以精确地分割视频对象，然而算法的实现通常比较复杂而且性能受噪声、背景运动等因素的影响严重，所以降低分割算法的复杂度，提高算法的鲁棒性和准确性是本文工作队主要目标。围绕这一目标，本文做了如下的工作：
一：首先介绍了视频分割的基础，主要介绍视频分割所常用的一些数学工具。首先关于图像边缘检测的一些知识；然后介绍了数学形态学算子，如二值形态学算子和灰度形态学算子；最后给出了用于二值模型比较的Hausdorff距离。
二：随后本文对自动视频分割进行了研究，采用了基于变化检测的方法来获得可靠的分割对象。
三：由于视频对象的语义模糊性限制了自动分割方法的应用。半自动分割方法因其灵活通用性和相对简单的算法结构成为近两年来视频兑现分割研究的热点。我们对此进行了研究，提出了一种简单且鲁棒的半自动分割方法，即是将视频对象的运动分割方法和传统形态学的分水岭方法相结合，最终得到视频对象。