视频和图像的分割,指按一定的标准把图像或图像序列分割成多个空间区域,从中分离出被关注的对象。在本文中的分割特指二值分割,即前、背景分割。视频和图像分割在诸如数字娱乐、视频编码、视觉监控、电视电话会议、视频数据库检索等多媒体应用领域,有着非常重要的地位和作用,其研究具有重要的理论意义和广阔的应用前景。视频融合是指将分割出的视频对象合成到另一段视频中,并使合成的视频看起来真实自然。其关键是如何使合成得到的视频效果逼真,光照一致、过渡自然,没有明显的人为衔接痕迹。视频的合成在诸如电影业的素材重用、数字娱乐业的真实感体验等领域中都有实用价值。论文首先介绍了分割和融合的基本概念和基础理论,综述与分析了国内外的研究现状和主流算法;并在此基础上,在基于MAP-MRF模型的Graph-Cut方法的框架上,实现了一个交互的图像分割系统。并基于Background Cut技术,结合混合高斯背景建模、变化检测以及分水岭预分割等方法进行改进,提出并实现了一种自动化的视频分割方案,并针对光照变化等问题提出解决方案。此外,在视频融合领域,本文提出并实现了一种基于色彩平衡和直方图自适应调整的视频融合算法,能够快速、真实地完成视频对象在新背景中的融合过程。本文所述系统皆在Windows XP下,基于OpenCV图像处理库,使用C++语言实现。实验表明,本文所提出的分割和融合算法的效果较好。本文的创新点:1.在Background Cut算法的随机场框架的基础上,提出并实现了一个基于稳定背景的自动视频分割系统,并在此之上进行效果和速度上的改进:结合逐像素高斯混合模型,使用变化检测算法来获得前景训练样本,以及将其引入到能量式的颜色项中;引入分水岭算法预分割对图割算法进行加速;在后处理阶段提出多分辨率方案和边缘模糊算法对结果进行优化;并提出的直方图匹配算法对背景光线变化进行鲁棒性的更新。2.基于物体的物理属性,根据色彩原理,提出了一种基于自动色彩平衡和HSV空间上的直方图自适应调整的快速融合算法。3.实现了一个人工交互的图像分割系统。