深度掩码下的网球运动员发球技术动作轮廓识别方法

传统的网球运动员发球技术动作图像分割方法,在发球动作的轮廓提取上不够精确,导致图像分割精度较低。因此,提出基于深度掩码的网球运动员发球技术动作图像分割方法。首先,输入需要配对的网球运动员发球技术图像,生成伪标签,将具有形状先验信息的标签作为辅助掩码,对图像进行标注处理,使用深度掩码,根据技术动作图像的标注结果,对具有完整轮廓的网球运动员发球动作类目标进行阈值分割,精确提取发球动作的轮廓,并使用Canny边缘支持方法,构建轮廓的边缘矩阵,形成分割后的网球运动员发球技术动作图像。进行实验,结果表明,本文设计的方法对网球运动员发球技术动作图像分割精度达到97.61%,能实现较高精度的发球技术动作图像分割,应用效果较好。     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

基于颜色增强变换和MSER检测的烟雾检测算法

在远距离烟雾视频监控中,当烟雾区域小或运动缓慢时,烟雾检测变得非常困难,为了解决这一问题,提出了一种基于烟雾增强颜色变换和MSER（maximally stable extremal regions）检测的烟雾检测算法.首先提出了一种新型烟雾增强颜色变换,可使变换后图像中烟雾区域更加突出,便于后续的分割;其次在变换图像上检测MSER区域,分割出烟雾区域,避免了基于颜色信息或运动信息等传统方法难以准确分割烟雾的缺点;最后针对烟雾的特点,提出了烟雾的静态和动态判据,并以通过静态和动态判据的次数判定是否为烟雾,并进行报警.实验结果表明,该算法可在远距离烟雾视频监控中准确地检测出烟雾区域,具有较高的可靠性.      

基于HSV颜色空间的视频镜头检测

为了克服光线变化和运动对视频镜头检测的影响,本文提出了一种新的视频镜头检测算法.该算法把视频图像从RGB颜色空间映射到HSV颜色空间.再重新量化图像的H与S分量到127个色度区域,最后通过比较帧间图像在色度区域的重叠程度来检测镜头的变化.同时采取有效的虚假镜头分割分析机制以减少图像快速变化的影响.实验结果表明,本算法具有较高的准确率和查全率,并且有较快的处理速度,在视频镜头分割检测领域具有一定的实用价值.     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

区域基视频编码的基本方法及关键技术

介绍了一种区域基视频编码的基本方法以及关键技术。这种编码方法适合于极低比特率的视频编码应用，包括时间递归形态分割、基于区域的运动估计以及采用运动补偿预测的轮廓纹理编码。该编码方法是对输入的图像序列内容没有任何限制，而且其算法结构可按不同的图像质量等级和比特率要求实现可分级的编码过程     

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。     

融合颜色与运动信息的视频显著性滤波器

根据人眼视觉的特点,提出一种融合颜色及运动信息的视频显著性滤波器.该滤波器分三个步骤检测视频图像的显著性区域:首先利用超像素分割算法将视频图像划分为若干视觉近似一致的紧凑子块;其次以统一的多维高斯滤波形式计算四个测度,分别表征每个子块的颜色独立性、颜色空间分布、运动独立性以及运动空间分布;最后同样通过多维高斯滤波对四个测度进行融合以生成视觉显著性图,进而检测出视频中的显著性区域.实验结果表明:与其他现有的显著性检测方法相比,该滤波器能更准确地检测出视频中的显著性区域.     

基于内容分割的飞行目标运动估计算法

本文以图像内容分割为基础,提出了一种飞行目标运动估计新算法。该方法首先对机载视频图像进行预处理,并在HSV空间将图像内容划分为目标和背景两大类;然后根据使用者对目标和背景的不同质量要求,采用累积法对飞行目标的运动轨迹进行二次曲线拟合。试验表明,该方法可以提高运动估计速度,而且精度不亚于经典的运动估计算法。     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

基于变分水平集图像分割的视频烟雾检测方法

为及时判断火灾发生情况,利于灭火工作,研究了火灾早期产生烟雾的情况下,通过固定监视探头捕捉 到的影像视频,针对视频中的火情烟雾进行检测,结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾 运动的区域,基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域,提出了一种不 需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割,将运动区域从背景中分割出来,对烟雾进行 检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确,检测结果更实时,提高了视频指挥灭火工作的效率。     

基于梯度方向恒定性的运动车辆阴影检测

交通参数的视频检测是智能交通系统的一个研究重点,其中运动车辆的分割是视频检测过程中的一个关键环节。目前,运动车辆阴影的检测与剔除是准确、有效的分割出运动车辆所面临的一个难题。本文发现并证明了梯度方向恒定性原理,在此基础上提出了一种基于梯度方向恒定性的阴影检测与剔除方法。首先建立路面背景梯度矢量图,根据与当前帧图像的梯度矢量图的比较结果,判断是否是路面背景或是运动车辆,然后对运动车辆区域进行形态滤波,弥补内部空洞和剔除杂点,进而准确分割出车辆。试验结果表明,该方法适应性强,车辆分割效果好。     

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。     

基于加权运动估计多层次检测的帧率转换算法

为了增强帧率转换的有效性,该文提出了一种基于运动估计多层次检测的帧率转换算法。该算法首先利用加权运动估计优化调整的方法检测精确的运动矢量;其次利用码本模型(Codebook model)的运动估计分割检测前景区域;然后利用多级重叠块运动补偿重分类的方法检测能反映物体真实运动轨迹的运动矢量。该过程中,采用了预处理方法保证边缘结构信息的完整性,并且利用重分类和平滑方法对不可靠运动区域进行细化处理,有效地降低了传统方法中的方块效应和重影现象;最后利用运动补偿内插实现帧率转换。实验结果表明:该算法相对于传统方法,更适用于背景复杂或快速运动变化的视频,主观视觉效果和客观评估标准上都有所提高,并且具有很好的适应性。     

基于TMS320C6416的视频运动对象分割

以DSP器件TMS320C6416为核心构建硬件平台,实现了视频图像采集系统的设计.提出了一种适合硬件实现的运动目标分割算法,完成视频图像中运动对象的分割.为提高视频图像数据处理的实时性,还采用了Ping-Pong数据缓存结构和CCS内联函数实现C代码的优化等技术手段.实验结果表明:该系统能适用于背景相对变化不大的运动目标的检测与分割,而且实时性较好.     

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．     

区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用

针对物体基视频编码中的图像分割,提出了一种区域生长的分水岭算法,它直接对要分割的图像而不是其形态梯度信号进行分割,克服了传统形态分割方法使用形态梯度信号而导致轮廓信息丢失的缺点。此外,在具体实现算法时,采用了一种基于分级队列结构进行图像扫描的巧妙方法,大大提高了算法的效率。模拟结果表明,该算法能有效地分割运动物体,能较精确地定位运动物体的边缘。