随着计算机技术的飞速发展,数字媒体产业的兴起,视频处理技术逐渐成为数字图像处理和数字媒体领域的研究热点。视频分割技术在视频处理技术中占有很重要的地位,是其它一些视频处理技术,如非真实感绘制,视频修补,视频结构化分析等技术的关键步骤。视频分割的目标是从视频序列中提取若干个有意义的视频对象,它是在图像分割基础上发展起来的,可以看成图像分割技术在时间维的扩展。但与图像分割相比,视频分割处理的数据更为庞大,并且需要保证分割结果在时间维的一致性,这些特点都给视频分割技术带来了巨大的困难。图像的层次化分割是在图像分割技术基础上发展起来的,是指我们在对图像进行分割时,既可以进行一些粗略的分割,将场景分为几大块;也可以进行细分割,将场景分成许多细小的块。我们可以将这些分割结果组合起来,形成一种层次化的结构。总的来说,层次化分割是值得期待的,因为它与我们观察物体的习惯相似,总是从概况到细节。本课题的研究将围绕如何应用层次化结构信息来改善视频分割进行,通过分析和总结前人的研究成果,提出了一种新颖的利用每帧层次化结构信息的视频分割技术,并设计了一种基于该方法的交互式视频分割系统,提供了视频分割的一种新思路。本文的主要工作主要包括以下方面:首先,本文总结和比较了前人对于图像层次化分割的研究,通过实验分析发现,迭代mean-shift算法虽然原理简单,但效果不佳,基于鞍点检测的算法虽然有很好的理论基础,但运行时间较长。本文最终选取了一种基于鞍点检测的近似算法,该算法既有很好的理论基础,又有着不错的分割结果。其次,本文在图像层次化分割算法的基础上提出了将其应用于视频分割的算法。该算法的想法是源于对视频分割中的不一致性的原因的研究。我们通过研究发现,基于空域优先的视频分割算法的不一致性并非由于分割算法本身造成的,而是由于在寻找帧间关联的时候没有考虑到图像的层次化信息。本文对帧间关联问题进行了抽象,将寻找帧与帧关联的问题转化为树与树之间相似度的问题,由于该问题的难解性,我们寻找了一种近似的求解算法,即树的最大覆盖的问题,并给出了解决方案。此外,本文设计了一个交互式视频分割系统原型,并在人机交互方面有所创新,在关键帧标注方面,我们提出了应用图像的层次化信息来进行逐层标注。