近年来,随着多媒体以及网络技术的飞速发展,基于内容的视频应用得到了人们越来越多的关注,成为数字视频技术乃至计算机视觉领域的一个研究热点。这些应用包括基于内容的视频检索、面向对象的视频压缩和编辑、智能人机交换等方面,而视频对象分割效果的好坏将直接影响后续的视频应用。　　 当前视频分割算法众多,而其中基于时空联合的分割方法是一种常见且有效的分割方法,因而得到众多学者的广泛关注。本文在综合分析以往的视频对象分割算法的基础上,从时域、空域以及时空融合三方面入手,对基于时空联合的视频对象分割算法进行了研究,具体内容如下:　　 (1)从时间域角度,提出一种基于多帧边缘灰度差异的运动检测方法。考虑到区域边界在运动中较区域内部更为显著以及多帧差异可以弥补信息丢失的特点,本文采用多帧边缘灰度差异检测的方法得到时域帧差掩模,以此进行计算提取区域边界信息,以便去除区域内部像素可能引入的不利影响,从而降低了运算量,然后采用聚类方法去除图像背景中的噪声点,再通过边界高斯检测获取视频图像的运动区域。　　 (2)从空间域角度,提出一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割算法。本算法从梯度修正和区域合并入手,根据开闭重建运算可以有效地抑制图像噪声的特点,用其对梯度图像进行重建,并将重建后的梯度图进行非线性划分和浮点活动图像的计算,作为分水岭算法的输入,以此来缓解过分割现象；同时考虑到分水岭处理以后出现的大量细小区域,本文采用改进的区域合并方法对区域进行合并,以得到有意义的分割结果。　　 (3)从时空融合角度,提出一种基于形态处理和二次扫描的时空融合方法。针对传统的时空融合方法易造成分割对象不完整的问题,本算法从形态预处理以及后期的二次扫描入手,采用形态膨胀操作对时域分割结果进行处理以得到紧凑的掩模图像,然后使用基于区域隶属度粗细分割相结合的算法进行时空投影操作,最后再使用二次扫描的方法对得到的初始结果进行处理,以使分割对象的边缘更加完整和精确。　　 (4)采用面向对象思想设计并开发基于时空联合的视频对象分割的原型系统。该系统包括时域分割子系统、空域分割子系统以及时空融合子系统等功能模块。并通过实验对比验证上述方法的有效性。