1.一種用于在視頻序列中提取前景對象的對象提取方法，包括：
背景圖像二值化邊緣圖提取步驟，用于計算背景圖像中的每個像素的梯度和梯度方向，通過將所述背景圖像中的每個像素的梯度與第一閾值比較，提取所述背景圖像的二值化邊緣圖；
當前幀二值化邊緣圖提取步驟，用于計算包括所述前景對象的當前幀中的每個像素的梯度和梯度方向，通過將所述當前幀中的每個像素的梯度與第二閾值比較，提取所述當前幀的二值化邊緣圖；
前景對象二值化邊緣圖提取步驟，用于基于所述背景圖像的二值化邊緣圖和所述當前幀的二值化邊緣圖、以及所述背景圖像中的像素的梯度方向和所述當前幀中的像素的梯度方向，提取所述前景對象的二值化邊緣圖；
前景對象邊界單元查找步驟，用于將所述前景對象的二值化邊緣圖中的包括所述前景對象的區(qū)域劃分成具有預定大小的單元，找到位于所述前景對象的邊界處的邊界單元；以及
前景對象掩膜獲得步驟，用于將所述邊界單元分割為前景邊界部分和背景部分，以得到所述前景對象的邊界，從而利用所述前景對象的邊界得到所述前景對象的掩膜。
2.根據(jù)權利要求1所述的對象提取方法，其中，所述第一閾值小于所述第二閾值。
3.根據(jù)權利要求2所述的對象提取方法，其中，在所述前景對象二值化邊緣圖提取步驟中，將所述當前幀的二值化邊緣圖與所述背景圖像的二值化邊緣圖中的對應位置的像素值相減而得到像素差值，在所述像素差值小于或等于0的情況下，將所述前景對象的二值化邊緣圖中對應位置的像素設置為第一值，而在所述像素差值大于0的情況下，將所述前景對象的二值化邊緣圖中對應位置的像素設置為第二值。
4.根據(jù)權利要求3所述的對象提取方法，其中，在所述當前幀的二 值化邊緣圖與所述背景圖像的二值化邊緣圖中的對應位置的像素值均為所述第二值時，將所述當前幀與所述背景圖像中的對應位置的像素的梯度方向相減而得到梯度方向差值，在所述梯度方向差值大于第三閾值的情況下，將所述前景對象的二值化邊緣圖中對應位置的像素設置為所述第二值。
5.根據(jù)權利要求1所述的對象提取方法，其中，在所述前景對象邊界單元查找步驟中，對于所述前景對象的二值化邊緣圖中的包括所述前景對象的區(qū)域，利用所述前景對象的左側和右側不包含任何對象的先驗知識，搜索所述區(qū)域中的背景單元，并且基于搜索到的背景單元而找到所述邊界單元。
6.根據(jù)權利要求5所述的對象提取方法，其中，選擇所述區(qū)域的左上角和右上角的單元作為種子，并且使用廣度優(yōu)先算法或深度優(yōu)先算法來掃描所獲得的背景單元的八個相鄰單元，從而搜索到所有背景單元。
7.根據(jù)權利要求1所述的對象提取方法，其中，在所述前景對象掩膜獲得步驟中，對于每個邊界單元，依次以預定數(shù)量的像素作為一組，在與其相鄰背景單元相對于所述邊界單元的方向相反的方向上，通過線掃描方法確定所述前景邊界部分。
8.根據(jù)權利要求1所述的對象提取方法，所述方法還包括平滑步驟，用于對所述前景對象的邊界進行平滑。
9.根據(jù)權利要求1所述的對象提取方法，其中，在所述前景對象邊界單元查找步驟中，通過從所述前景對象的二值化邊緣圖的上邊界、下邊界、左邊界以及右邊界分別向中心掃描，得到所述前景對象的二值化邊緣圖中的包括所述前景對象的區(qū)域。
10.一種用于在視頻序列中提取前景對象的對象提取設備，包括：
背景圖像二值化邊緣圖提取模塊，被配置成計算背景圖像中的每個像素的梯度和梯度方向，通過將所述背景圖像中的每個像素的梯度與第一閾值比較，提取所述背景圖像的二值化邊緣圖；
當前幀二值化邊緣圖提取模塊，被配置成計算包括所述前景對象的當前幀中的每個像素的梯度和梯度方向，通過將所述當前幀中的每個像素的梯度與第二閾值比較，提取所述當前幀的二值化邊緣圖；
前景對象二值化邊緣圖提取模塊，被配置成基于所述背景圖像的二值化邊緣圖和所述當前幀的二值化邊緣圖、以及所述背景圖像中的像素的梯度方向和所述當前幀中的像素的梯度方向，提取所述前景對象的二值化邊緣圖；
前景對象邊界單元查找模塊，被配置成將所述前景對象的二值化邊緣圖中的包括所述前景對象的區(qū)域劃分成具有預定大小的單元，找到位于所述前景對象的邊界處的邊界單元；以及
前景對象掩膜獲得模塊，被配置成將所述邊界單元分割為前景邊界部分和背景部分，以得到所述前景對象的邊界，從而利用所述前景對象的邊界得到所述前景對象的掩膜。