随着多媒体技术的飞速发展，视频的应用已逐渐成为当前多媒体技术的研究重点。其中视频对象分割技术成为各种视频处理技术的基础，视频对象提取效果的好坏将直接影响后面的视频应用，视频对象分割的准确性直接影响后续操作的有效性，因此视频对象分割技术具有十分重要的意义。但是视频分割技术一直是计算机视觉及多媒体应用中最困难的问题之一。虽然国内外的学者们提出了许多分割方法，但至今为止还没有一种是通用的、可靠的自动分割算法。本文在分析视频序列结构的基础上，进一步研究了视频对象分割技术。首先较为全面地回顾与分析了视频对象分割技术的基础包括图像分割和数学形态学技术，在此基础上简单地介绍了视频对象分割的方法；然后讨论了遗传算法的基础知识以及目前遗传算法在视频对象分割技术中的应用及所面临的问题；最后介绍了本文采用遗传算法进行视频对象分割的相关工作。本文在总结和分析国内外相关研究工作的基础上，针对特定视频中视频运动对象的分割展开研究，主要工作包括以下几个方面：采用背景差法来提取前景对象的运动区域；对运动区域进行分割得到视频对象，在分割的时候提出了一种新的阈值分割方法；利用改进的遗传算法来优化分割的速度。实验结果表明，与采用传统的分割方法相比较，采用本文的阈值算法对图像进行分割可以得到更为清晰的分割对象。采用改进的遗传算法可以缩短寻求阈值的时间，提高程序运行的效率，从而加快视频的分割处理时的速度。