但至今仍沒有通用的有效方法去根本解決視頻對象分割問題，視頻對象分割被認為是一個具有挑戰性的難題，基於語義的分割則更加困難。
目前進行視頻對象分割的一般步驟是：先對原始視頻\/圖像數據進行簡化以利於分割，這可通過低通濾波、中值濾波、形態濾波來完成；然後對視頻\/圖像數據進行特征提取，可以是顏色、紋理、運動、幀差、位移幀差乃至語義等特征；再基於某種均勻性標準來確定分割決策，根據所提取特征將視頻數據歸類；最後是進行相關後處理，以實現濾除噪聲及準確提取邊界。
在視頻分割中基於數學形態理論的分水嶺（watershed）算法被廣泛使用，它又稱水線算法，其基本過程是連續腐蝕二值圖像，由圖像簡化、標記提取、決策、後處理四個階段構成。分水嶺算法具有運算簡單、性能優良，能夠較好提取運動對象輪廓、準確得到運動物體邊緣的優點。但分割時需要梯度信息，對噪聲較敏感，且未利用幀間信息，通常會產生圖像過度分割。
2.VOP視頻編碼技術
視頻對象平麵（VOP，VideoObjectPlane）是視頻對象（VO）在某一時刻的采樣，VOP是MPEG-4視頻編碼的核心概念。MPEG-4在編碼過程中針對不同VO采用不同的編碼策略，即對前景VO的壓縮編碼儘可能保留細節和平滑；對背景VO則采用高壓縮率的編碼策略，甚至不予傳輸而在解碼端由其他背景拚接而成。這種基於對象的視頻編碼不僅克服了第一代視頻編碼中高壓縮率編碼所產生的方塊效應，而且使用戶可與場景交互，從而既提高了壓縮比，又實現了基於內容的交互，為視頻編碼提供了廣闊的發展空間。
MPEG-4支持任意形狀圖像與視頻的編解碼。對於任意形狀視頻對象。對於極低比特率實時應用，如可視電話、會議電視，MPEG-4則采用VLBV（VeryLowBit-rateVideo，極低比特率視頻）核進行編碼。
傳統的矩形圖在MPEG-4中被看作是VO的一種特例，這正體現了傳統編碼與基於內容編碼在MPEG-4中的統一。VO概念的引入，更加符合人腦對視覺信息的處理方式，並使視頻信號的處理方式從數字化進展到智能化，從而提高了視頻信號的交互性和靈活性，使得更廣泛的視頻應用及更多的內容交互成為可能。因此VOP視頻編碼技術被譽為視頻信號處理技術從數字化進入智能化的初步探索。
3.視頻編碼可分級性技術
隨著因特網業務的巨大增長，在速率起伏很大的IP（InternetProtocol）網絡及具有不同傳輸特性的異構網絡上進行視頻傳輸的要求和應用越來越多。在這種背景下，視頻分級編碼的重要性日益突出，其應用非常廣泛，且具有很高的理論研究及實際應用價值，因此受到人們的極大關注。
視頻編碼的可分級性（scalability）是指碼率的可調整性，即視頻數據隻壓縮一次，卻能以多個幀率、空間分辨率或視頻質量進行解碼，從而可支持多種類型用戶的各種不同應用要求。
MPEG-4通過視頻對象層（VOL，VideoObjectLayer）數據結構來實現分級編碼。MPEG-4提供了兩種基本分級工具，即時域分級（TemporalScalability）和空域分級（SpatialScalability），此外還支持時域和空域的混合分級。每一種分級編碼都至少有兩層VOL，低層稱為基本層，高層稱為增強層。基本層提供了視頻序列的基本信息，增強層提供了視頻序列更高的分辨率和細節。
在隨後增補的視頻流應用框架中，MPEG-4提出了FGS（FineGranularityScalable，精細可伸縮性）視頻編碼算法以及PFGS（ProgressiveFineGranularityScalable，漸進精細可伸縮性）視頻編碼算法。
FGS編碼實現簡單，可在編碼速率、顯示分辨率、內容、解碼複雜度等方麵提供靈活的自適應和可擴展性，且具有很強的帶寬自適應能力和抗誤碼性能。但還存在編碼效率低於非可擴展編碼及接收端視頻質量非最優兩個不足。
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術技償補動運與計估動運.4
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