1、隨著通信和信息處理技術(shù)的發(fā)展，大量數(shù)字化的視頻服務(wù)需求不斷涌現(xiàn)，如：數(shù)字電視、遠(yuǎn)程會議、視頻電話、交互式多媒體以及立體視頻等。這些伴隨著大數(shù)據(jù)量的應(yīng)用和服務(wù)需要更先進(jìn)的數(shù)字信號處理技術(shù)，以進(jìn)行更高效的傳輸和存儲。視頻對象分割和立體圖像處理是這一領(lǐng)域的兩大研究熱點。 本文針對視頻對象分割和立體視差估計進(jìn)行研究和探索。首先在改進(jìn)傳統(tǒng)幀差法的基礎(chǔ)上將幀內(nèi)邊緣檢測引入對象分割算法中，提出結(jié)合空域Canny算子邊緣提取和時域二次幀差運動檢

2、測的視頻對象分割算法，充分發(fā)揮了時域、空域分割各自的優(yōu)點，分割結(jié)果精確完整。其次，將Delaunay三角形網(wǎng)格模型引入圖像分割領(lǐng)域，提出了一種利用DT網(wǎng)格模型進(jìn)行圖像分割的方法，利用改進(jìn)的DT模型出色的特征點定位能力，通過節(jié)點密度分析以及一些基本的圖像處理算法實現(xiàn)靜止圖像中目標(biāo)的分割，由于DT模型從未被應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域，因此算法具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性。最后，在深入研究立體視覺幾何特征和現(xiàn)有視差估計算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種基于圖像梯度信息和馬