随着通信和信息处理技术的发展，基于视频的应用展现出了强大的灵活性和可扩展性。视觉通信随之成为成长最快的信息载体。数字化的应用和服务正大量涌现，如数字电视，远程会议系统，视频电话和基于图像的交互式多媒体系统等。这些伴随着大数据量的应用和服务要求更先进的数字信号处理技术，以便进行更高效的存储和传输，以及更准确的分析和更灵活的操纵。视频对象分割就是实现这些目标的基本技术。 视频对象分割，旨在分割出视频序列中的运动对象并沿时间轴跟踪运动对象的演进。许多与图像处理、视频压缩、模式识别相关的应用都依赖于对运动对象的分割。视频对象分割技术同时也是基于内容的视频编码、视频内容的操纵和交互式多媒体等应用的重要工具。对视频对象的分割通常是将视频的内容分割成具有语义的区域，并进一步作为对象来处理。这些语义上分割出的对象能够独立地编码，从而实现交互式多媒体中对视频内容基于对象的操纵。 本文首先叙述了视频对象分割技术的产生和发展，讨论了视频对象分割技术的现状。阐述了该领域的基本研究方法，并对这些方案进行了比较系统的分类。然后，本文讨论了与运动分割息息相关的运动估计中块匹配(BMA)技术并且通过实验得出了本文所采用的运动匹配搜索策略。在接下来的章节中，本文提出两种视频运动分割算法的改进方案：一种是基于整体运动矢量修正的运动分割算法，这种算法可以对差分模板进行比较好的修正，有效改善模板性能，提高分割质量，这是一种自动分割方案；另外一种是改进了的基于种子区域生长(SRG)算法的交互式分割方案。为了提高算法对运动对象非平移运动方式的适应性，本文改进了算法的非相似准则，并取得良好的效果。