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.     

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。     

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.     

视频对象编码中初始搜索点的预测算法研究

利用视频对象内部的变化具有时间相关性,可以克服在对象边缘处的分块的可供参考的运动矢量很少或者没有所造成的预测困难,提出了一种结合时间和空间相关性来预测起始搜索点的视频运动编码的新算法,达到了较好的预测效果。     

基于对象的视频编码技术研究

基于对象的视频编码主要包括视频对象分割和视频对象编码两部分,本文重点研究在实现了视频对象分割的基础上的视频对象编码技术,重点研究基于BAB的运动补偿和DCT的形状编码方法.     

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．     

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.     

视频编码中运动矢量估计的快速算法

提出了一种估计运动矢量的快速算法，计算机模拟结果表明，该算法的计量量在大低于二一搜索的方式，在性能上又优于三步做法等快速算法，适宜和在实时视频编码中。     

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。     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法.在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标.当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标.其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38.6%.另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测.实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37.6帧,达到实时处理要求.     

基于GVF-Snake的运动目标跟踪

为了使GVF-Snake具备快速跟踪运动目标的能力,提出采用帧差运动补偿和GVF-Snake结合的跟踪算法.采用二次帧差法对视频图像进行处理,自动得到初始轮廓解决GVF-Snake模型初始轮廓确定的问题.对于输入视频图像在每一次迭代中重新计算整幅图像的GVF场时间消耗大的现象,采用分块计算,减少了计算量,使GVF-Snake跟踪达到接近实时的要求.在遮挡方面,采用前一帧差运动补偿的方法.实验表明,此跟踪算法具有较好的性能.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用

针对模式识别在智能交通领域的实际工程应用,提出了一种提取运动车辆轮廓线的精细跟踪算法．首先,通过冗余离散小波变换法提取运动区域,检测出相邻两帧图像内的运动变化从而确定运动对象的存在及其初始位置;其次,以当前帧运动区域为参考,通过改进的mean-shift算法在后续帧中跟踪运动对象的中心位置;最后,以mean—shift跟踪窗口作为目标初始轮廓线,采用自适应水平集法得到目标轮廓,从而精确定位运动对象位置．实验结果表明本文算法能够以轮廓线的方式以较高精确度跟踪运动车辆目标,目前已被市交通局科研单位采纳,具有一定的工程应用前景．     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

针对当前目标跟踪算法受环境干扰大、抗遮挡能力差等不足,设计一种抗遮挡的运动目标跟踪算法.首先分析经典运动目标跟踪算法——均值漂移算法的局限性,然后从目标候选特征中选择对跟踪贡献最大的显著特征,并采用自适应的模板更新策略提高运动目标精度.仿真实验结果表明,该算法能对运动目标进行准确、实时跟踪,加快了运动目标跟踪速度,且对遮挡目标具有良好的鲁棒性,可获得更理想的运动目标跟踪结果.     

利用Kalman滤波的视频运动目标跟踪

提出一种基于kalman滤波的视频运动目标跟踪算法,首先对视频运动目标进行分割,求出运动目标的形心,再利用视频运动目标的形心所在宏块的运动矢量信息,用kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象.实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性.     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

基于水平集运动目标检测与跟踪方法

针对目前常采用的运动分析检测方法存在的缺点,提出了基于水平集理论的测地线活动轮廓模型与背景差分相结合的运动目标检测方法.该方法使水平集函数免重新初始化,大大减少了曲线演化迭代的次数和运行时间,得到准确的运动目标轮廓.通过与粒子滤波和mean shift跟踪方法的比较,最终采用效率最高、最优的Kalman滤波预测物体的运动轨迹.实验结果表明,该方法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

基于Mean Shift算法跟踪视频中运动目标

针对Mean Shift算法在视频中跟踪目标与背景的像素差值不明显时跟踪效果不佳,提出了Mean Shift改进算法.实验表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.