一种基于背景的视频运动对象分割算法

就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象，本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法，利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割，然后根据帧间运动信息构造背景图像，最后以背景图像和帧差图像作为参考图像，对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割．     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

面向视频编码的运动对象分割和提取

多媒体通信的发展迫切需要面向对象的视频编解码技术,其关键是视频对象（VO）的提取和视频对象平面（VOP）的分割,提出一种自动分割VOP的新方法。根据初始帧,使用形态运动滤波技术,初始运动对象首先被提取出;在后继帧中使用活动轮廓（Snake)技术对运动对象进行拟合匹配,最后根据一系列精确的二值轮廓导出运动对象的提取。实验结果表明,该算法可有效地提取视频对象和分割视频对象平面。除了个别参数需要调节外,整个过程是自动完成的。     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于IP网的视频监控图像传输的研究

在网络化、数字化的视频监控系统中,应用基于小波变换的视频对象分割融合法,提出视图定位法,让前端的网络视频服务器实现前景运动对象与背景的分割,并在监控中心利用该视图定位法,快速实现前景运动对象图像和背景图像的融合.此外,对运用上述方法的视频监控图像传输进行了性能分析.最后,对本领域的研究进行了总结.     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

基于光流场分割的伪装色运动目标检测

为了解决伪装色运动目标难以检测的问题,通过分析动态背景下具有伪装色运动目标的运动变化规律,提出一种基于光流场分割的运动目标检测方法;在具有伪装活动目标且背景动态变化的视频中采用稠密光流算法计算出视频序列的运动光流场,根据运动目标与背景运动方式的差别对运动光流场进行分析,利用K-均值算法完成运动目标与背景的分割,获取运动目标区域。实验结果表明,在摄像头固定情况下,该方法能在变化的背景中有效检测出伪装色运动目标。     

利用空域和时域信息自动分割MPEG-4视频对象

从视频序列中分割出视频对象是实现基于内容压缩编码方法的关键，该文提出了利用空域和时域信息实现MPEG-4视频对象的自动分割方法，利用相邻两帧的帧差和当前帧的纹理、颜色信息及面部定位、梯度滤波等技术，实现目标的初始化，再利用快速Hausdorff距离法跟踪目标．处理结果表明，该方法对处理相对静止的头肩序列图像具有较强的稳定性，处理速度较快，能取得较好的分割效果。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.     

具有前景目标的动态场景视频快速稳像算法

为了提高具有前景目标的动态场景视频的稳像效果,采用了一种基于块绝对差分的运动目标自动提取方法。在提取运动目标的基础上,提出通过自适应设定相关阈值的方法,来预判相关背景模块是否具有足够的信息,以减少用于运动矢量估计的模块数量。仿真实验结果表明,对于具有前景目标的动态场景视频,在减少运动目标提取时间的基础上,能够有效提高稳像算法的速度和精度,对实际视频取得了比较理想的稳像效果。     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别

传统异常行为识别方法容易受到外界环境的干扰,导致识别精度低下;且开销较高。为此,提出一种新的监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别方法。对异常行为特征进行提取,选用的特征为目标运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征,通过位置动态对监控场景下视频中全局移动对象运动轨迹特征进行提取,通过最小外接矩形框对移动对象进行标记。依据特征提取结果,通过异常测量函数实现监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别。实验结果表明,采用所提方法对全局移动对象的异常行为进行自动识别,不仅识别精度高,且开销较低。     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

基于“贴标签”算法的多运动目标分割与标识

针对固定场景中的监控问题,给出一种基于"贴标签"算法的多目标标识方法.通过背景差分和连续帧间差分相结合的方法,检测和分割视频序列中的多运动目标;同时采用"贴标签"算法对检测后的二值图像进行连通成分标识;根据得到的"标签"将不同的运动目标用不同颜色的外接矩形框区分.