运动分割是把序列图像划分为在语义上具有不同意义区域，进而分割出运动物体的过程，它是许多运动图像分析应用中必不可少的初始处理阶段。但是要提出准确的、高效的运动分割方案仍然是一个具有挑战性的任务。 本文讨论了一种应用图像边缘进行运动图像分割的新方法。首先使用经典的canny算子检测出一帧图像的边缘，然后对其进行运动估计、边缘和区域标定，再应用最大后验概率的贝叶斯方法搜索出不同区域的极大似然分割，给出不同运动层的相对深度标定。针对前景和背景两种运动分割的情况，本文给出了一种基于贝叶斯分割框架的有效实现，它使用最大期望(EM)算法来估算边缘的标定概率，并通过模拟退火算法来完成这些分割区域的最佳运动标定。 对Forman和Tennis图像序列的仿真测试结果表明，本文提出的基于边缘的分割方案是一种准确的、高效率的运动分割方法。