抠图技术是图像和视频处理的主要技术之一,广泛应用于影视特效制作中。随着信息技术的发展和欣赏水平的提高,高清视频已经成为人们生活的主流。这意味着视频抠图技术所面对的数据量越来越大,对效率的要求越来越高。因此,如何有效的处理海量的数据,提高视频抠图系统的效率成为视频抠图技术所面对的重大挑战之一。本文在CPU上实现了一个现有的较鲁棒的视频抠图系统,并对其主要步骤不同视频下的效率进行了测试。通过对测试结果进行分析,我们认为需要对抠图系统中的主要性能瓶颈SIFT算法和光流算法进行加速,以保证视频抠图系统能够有效的处理大量输入数据。近年来,计算机图形处理器(Graphics processing unit, GPU)绘制流水线的高速度和并行性以及近年来发展起来的可编程功能,使其在通用计算领域有着巨大的潜力。而通用GPU编程语言的开发使得GPU的高效性和并行性能方便的应用于各种计算中。本文采用BSGP(Bulk-Synchronous GPU Programming)对抠图系统中的SIFT算法和光流算法进行GPU加速,实验证明系统的处理速度提高了一倍以上,而且单帧的分辨率越高,速度提高更明显。