针对基于对象的视频编码特点,该文提出一种时域-空域混合的视频分割方法.在空域,用基于灰度-梯度的最大熵阈值法对视频序列进行分割,由于共灰度参数是构成图像的基本元素,梯度参数不仅给出了图像边缘轮廓的信息,而且提供了图像的主要信息,因此基于灰度-梯度的最大相关阈值法既反映了图像序列时域上的连续性,又反映了其空间信息;在时域,用全局运动估计和区域跟踪对视频序列做分割,分割的区域更多地反映了图像的时间特性,给出了明显的运动信息.综合看来,时域-空域方法弥补了时域分割中由于前景物体运动对全局运动估计造成的干扰,分割边缘清晰,能较好地将前景物体从背景中分割出来.该文详细论述了此方法的基本原理,对性能分析做了理论推导,并用计算机模拟验证了所得的理论结果.该文最后总结了论文中用到的主要算法,并详细说明今后要开展的工作,强调提出对视频序列的分割是基于对象的视频编码的关键,因此,对视频序列的分割算法研究有着重要意义.