一种基于对象跟踪的视频分割算法

在新一代MPEG-4视频编码标准中,为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用,视频分割成为关键技术之一,而半自动的视频分割是常用而且比较精确的一种分割方法.本文提出一种基于对象跟踪的半自动视频分割算法.该算法在用户的参与下,基于图像的时空信息,进行视频对象(VOP)的分割.实验结果表明,该算法能够较精确地连续分割出视频对象.     

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。     

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。     

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.     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

基于GEP自动聚类算法的视频关键帧提取方法

视频关键帧提取技术是视频数据处理研究领域的热点研究问题.该文针对现有的镜头边界检测技术不能有效提取关键帧的不足,提出一种基于小波边缘检测算子的自适应分块视频镜头边界检测算法.通过检测视频镜头变化,得到分割的镜头,然后对视频帧提取图像特征,并利用基因表达式编程(GEP)的自动聚类功能对视频帧进行聚类,提出并实现了基于GEP自动聚类的视频关键帧提取算法(KFC‐GEP).实验证明该方法能较好的提取视频序列的关键帧.     

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.     

三维场景的运动分析及图像分割方法研究

提出一种利用三维场景模型对视频图像进行分析并实现图像分割的方法,利用图像序列的前两帧获得图像的深度映像,实现场景的三维网络描述,采用简单的线线算法获得运动参数,并对场景模型不断修正,实验结果表明,这种方法有交地实现了视频分割,目标跟踪以及VOP（视频对象平面）的构造。     

一种固定背景下运动视频对象的自动分割方法

提出了一种固定背景运动视频对象的自动分割方法．该方法通过互帧差四次矩检测运动对象，利用背景减除对点分类，最后用彩色分水线算法得到运动对象实验证明该方法能够对固定背景下运动视频对象进行实时自动分割．     

视频序列中运动目标的自动提取

在利用Canny算法将空间边缘信息结合到基于变化的分割技术的基础上,提出在预处理阶段对视频序列的灰度图进行局部对比度增强处理,以增加前景物体与背景对比度的观点,解决了许多视频分割算法都存在的对比度较低带来分割困难的问题,并通过设计滤波器来滤除对比度增强之后引入的少量噪声;然后针对复杂背景的情况,利用随机信号的统计特性累计得到算法所需的背景,实现背景信息的自动获取;最后利用背景累积过程中分类讨论的观点,解决了物体停止运动时间较长时的分割丢失问题. 通过几个典型的MPEG-4测试序列进行实验,实验结果表明,该算法可以有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

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。     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

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。     

MPEG-4形状编码研究

MPEG-4标准实现了从基于像素的编码向基于对象和内容的编码的转变．标准中引入了视频对象平面（VOP）的概念，每个VOP即是一个语义意义上的对象或感兴趣的对象内容，VOP具有形状、纹理和运动三种属性，其中形状编码是MPEG-4与传统视频编码标准的最大区别．通过对MPEG-4的研究探讨，提出一种基于边缘轮廓的形状编码方法：改进的Freeman链码法，将它与传统的链码方法从码长、链码长度、是否独立于旋转操作、链码总位数四个方面进行了比较，给出比较分析结果．     

提高视频对象分割的实时性及多对象分割

视频对象的分割目前存在两个难题,一是如何提高分割的实时性,二是对存在互遮挡的多个对象如何进行有效分割。对前者分割提出了基于自适应跳帧的分割算法和基于CNN(细胞神经网络)的实时分割法,对后者提出了基于时空曲线演化的多视频对象分割和Bayes最小误差判断的方法。仿真实验表明,这些方法是有效的,对这两个难题的最终解决和实际应用指出了新的途径。