随着信息技术和计算机互联网的飞速发展,多媒体信息在人们的生活中应用越来越多。对于多媒体信息处理技术的研究也逐步发展。多媒体信息数据量较大,研究高效的压缩编码方法尤为重要。作为MPEG-4视频编码标准中重要的一个组成部分,面向对象的视频编码技术是提高编码效率的关键,而一个高效的视频对象分割算法是面向对象编码的基础。视频分割技术在图像处理、计算机视觉等领域也有着广泛的应用。分割的准确性直接影响到后续工作的有效性,因此具有十分重要的意义。对于视频序列中运动对象的分割,国内外学者做了大量研究工作并提出了许多分割方法,但是至今没有一种通用的、可靠的自动分割算法。在对传统经典分割方法研究分析的基础上,针对低比特率多媒体应用的视频序列,提出了一种简单快速的运动对象分割算法。算法首先用一种改进的帧差累计方法得到差分图像,对帧图像求出邻帧差分和隔帧差分,然后将这两个结果相“与”得到的比较精确的差分结果,接下来把得到的差分结果进行累积求得差分图像。同时对要分割出运动对象的那帧图像进行Canny边缘检测得到其梯度图像。由于差分图像中不仅包含运动的物体,还包含显露出来的背景部分,为了消除显露背景,得到只有运动物体的图像模板,可以把差分图像和梯度图像相“与”,得到边缘模板,再对边缘模板进行Hough变换得到连续的运动对象边界。再经过形态学处理及二次扫描得到运动对象掩模,最后用原图像的灰度值填充该区域取得分割结果。这样就充分的利用了视频序列中各帧图像之间的相关性,提高了图像的利用率,同时获得了比较精确的运动对象的边缘。本文算法是一种时空结合的视频序列中的运动对象分割算法,利用时域的帧差和空域的对象的边缘信息相结合,算法简单,快速准确。实验表明,该算法对于低比特率的视频播报视频序列能取得较好的分割效果。