基于时空信息融合的视频对象分割方法

使用一种改进的分水岭方法对图像进行空域分割,采用抗噪声能力更强的多尺度形态学算子求取图像梯度,并对经典浸没模型的处理单元进行了改进,明显提高了运算效率,改善了过分割现象。最后联合时空域信息确定视频对象的边界位置,进而提取出运动前景对象。     

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.     

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．     

一种基于背景记录和变化检测的视频对象分割算法

MPEG—4引入视频对象的概念，以支持基于内容的操作．视频对象分割是MPEG—4成功与否的关键因素之一．该文提出了一种基于背景记录和变化检测的视频分割算法．通过背景记录，它可克服常规的变化检测算法存在的对阴影和亮度变化敏感的缺点．实验结果表明，它可应用到各种视频序列，并能快速得到准确的分割结果．     

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．     

一种半自动分割视频对象的方法

提出一种半自动视频对象分割方法，通过对跟踪分割视频序列的后继帧，这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行对象轮廓定位，接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素，为使轮廓定位更可靠，在块匹配的运动估值中使用了彩色信息，而模板匹配则使分割结果精确化，避免误差传递，并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中一直保持相似性，就能够正确测出对象，实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象。     

一种基于区域选择的视频对象分割算法

视频对象分割对于行动识别和视频检索等领域具有重要作用。针对现有方案的不足,提出一种新的视频对象分割算法。首先,基于物质度构建出视频主要对象的区域图,然后,视频对象的区域选择被建模为区域图中最大权重派系的寻找问题,为了避免不合理的区域选择所导致的无法求解问题,对同一派系的区域引入两种互斥约束:帧内约束和帧间约束,最后提出了一种新的最大权重派系(MWC)算法来计算满足约束条件的最大加权派系,从而实现视频对象的精确分割。将本文算法用于SegTrack数据库中的多个高难度基准视频进行测试,实验结果表明,本文算法能够实现每帧视频主要对象检测和分割自动化,且分割误差也要明显小于已有的算法。     

视频对象分割技术的研究

叙述了采用视频标准MPEG-4和MPEG-7进行视频分割技术的一些基本概念和常用的分割方法,同时针对每种方法的优缺点进行了分析,并对发展趋势进行了展望。     

视频对象分割技术的研究

叙述了采用视频标准MPEG-4和MPEG-7进行视频分割技术的一些基本概念和常用的分割方法,同时针对每种方法的优缺点进行了分析,并对发展趋势进行了展望.     

一种大视场中运动对象分割方法

传统的基于变化区域检测的运动对象分割方法只对摄像机固定的情况是适宜的，提出一种经过简单的摄像机运动估计和场景配准，利用互帧差的高阶统计特性和数学形态学算子进行运动对象分割的方法，实验证明此方法能得到较满意的分割效果。     

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．     

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。     

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。     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

基于网页分块的Shark-Search算法

Shark-Search算法是一个经典的主题爬取算法. 针对该算法在爬取噪音链接较多的Web页面时性能并不理想的问题, 提出了基于网页分块的Shark-Search算法, 该算法从页面、块、链接的多种粒度来更加有效的进行链接的选择与过滤. 实验证明, 改进的Shark-Search算法比传统的Shark-Search算法在查准率和信息量总和上有了质的提高.     

基于斜面模型图像分割的改进JPEG图像压缩算法

基于Haralick斜面模型进行图像分割,提出了一种改进JPEG图像压缩算法.该算法考虑了图像中存在不同的区域,针对图像分割后得到的不同区域进行程度不同的压缩.实验结果表明,在相同的编码比特率下,重构图像质量要优于传统的JPEG压缩算法.     

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.