MPEG-4是基于对象的视频压缩编码标准。它对视频分割、比特率控制和编码技术等开放的部分,允许竞争和改进。其涉及的关键技术,已成为当前研究和开发的热点。在基于MPEG-4基本思想和关键算法技术的研究成果基础上,本论文重点对MPEG-4涉及的视频对象提取及运动估计与运动补偿技术进行了研究。在视频对象提取过程中,本文提出了一种新的融合时空信息的算法。新算法首先选用常用的四阶矩法对视频对象进行时间分割得到视频对象的粗略掩膜,然后利用空域信息对该分割结果进行细化改善时域分割的粗糙边界。细化过程根据时域分割提供的粗略掩膜,利用图像灰度的局部光滑性及相关性,提出了一个有关图像透明度的代价函数,通过最小化该代价函数求解图像每个像素点透明度的真实值,从而得到图像的灰度掩膜。由于融合了时域空域信息,新算法有效改进了传统四阶矩法提取出的视频对象轮廓模糊的缺陷。实验表明,新算法提取出的视频对象准确度有了明显提高。在视频对象的运动估计与运动补偿过程中,通过对经典的运动估计算法和目前常用的十字-菱形搜索算法的研究,充分考虑了变块尺寸运动估计的特点,以及运动矢量的时空域相关性,提出了利用块特性的自适应十字型搜索算法。该算法提前预测当前块的运动,并根据预测结果自适应地选择十字形模板,它解决了单一模板对于垂直运动宏块搜索的薄弱性,能更有针对性的增加搜索点数,从而提高搜索速度。与此同时新算法还采用了提前终止准则和线性搜索技术。实验表明,新算法编码速度有了很大提高。