基于内容的视频分割技术研究

随着MPEG-4基于内容功能的提出以及MPEG-7标准的不断推广应用，视频对象分割技术已成为视频处理领域中的研究热点。视频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。目前对视频分割研究已从基于镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。然而，基于内容的视频对象分割技术还不成熟。文中讨论了视频对象分割技术的发展和研究状况，从组成视频运动对象的分割系统出发，介绍了时域分割以及时空域联合分割等技术，并提出了一种基于多帧差的视频对象分割算法。最后对分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨。     

基于内容的视频分割技术研究

随着MPEG-4基于内容功能的提出以及MPEG-7标准的不断推广应用,视频对象分割技术已成为视频处理领域中的研究热点。视频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。目前对视频分割研究已从基于镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。然而,基于内容的视频对象分割技术还不成熟。文中讨论了视频对象分割技术的发展和研究状况,从组成视频运动对象的分割系统出发,介绍了时域分割以及时空域联合分割等技术,并提出了一种基于多帧差的视频对象分割算法。最后对分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨。     

一种基于小波变换的视频对象分割算法

新一代视频编码标准MPEG－4提出了基于内容的视频编码的概念，它充分考虑到视频场景的特点，对不同对象用不同方法进行编码，这样视频对象分割就成为该标准的关键技术之一。该文提出一种利用小波变换分割视频序列中运动对象的算法。算法的主要思想是通过对视频序列在时间轴上作小波变换提取视频对象的运动信息进行视频对象的分割。实验结果证明，本算法能比较准确地分割出运动视频对象。     

基层层次光流的半自动时空视频分割技术

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，视频的半自动分割成为关键技术之一，为此提出了一种基于层次光流的半自动时空视频分割算法。该算法由空域分割和时域分割组成。在空域分割中，提出的基于点的图形用户界面（PBGUI），在用户的协助下，能够精确地定义需要分割的视频对象（VO）。时域分割根据空域分割的结果采用层次光流算法对视频对象进行边界和整体跟踪。实验结果表明，利用该算法，能够精确地分割出视频对象。     

基于视频对象的视频内容分级描述模型

本文提出了一种基于视频对象的视频内容分级描述模型.视频序列首先被分成一个个的镜头,在每个镜头内对视频对象进行分割和跟踪.按照镜头、视频对象、视频对象平面和视频对象区域四级框架提取特征,对视频内容进行分级描述.本文对视频内容信息的描述可以用于视频检索、视频注释等应用.     

基于视差和阈值分割的立体视频对象提取

视频对象分割和提取是编码、通信以及视频检索等基于内容视频处理中的关键问题，为了从只有单一全局运动、含有重叠多对象的立体视频序列中提取对象，提出了一种基于视差分析和阈值分割的对象提取方法。该方法首先用改进的区域匹配法进行立体视差估计，并通过合理减少匹配窗的运算量及根据视差特性设定搜索路径来加快匹配速度；然后针对图像中不同的对象分别采用迭代阈值法和自适应阈值法进行二次分割；最后从阈值分割结果中提取出各个对象。实验提取出的各深度层视频对象效果良好，表明该方法是一种有效的适用于全局运动的立体视频序列对象提取方法。     

用于立体视频会议系统的立体对象分割与跟踪算法

基于对象的立体视频编码压缩技术能在立体视频会议系统中得到很好的应用，从立体视频信号中正确分割出立体视频对象是基于对象的立体视频编码压缩的一个前提条件，基于立体视频会议图像序列的时空特性和左右通道间的视差特性，提出了一种立体视频对象分割与跟踪算法，首先利用空域分割和运动检测相结合的方法，提取左通道中的运动物体；然后，提出一种左右通道间基于边缘轮廓的二级视差匹配算法，并根据已分割的左通道运动对象提取右通道的视频运动对象；最后利用对象边界轮廓的跟踪方法对后续图像中的运动对象进行快速跟踪，实验结果说明文中算法能够应用于立体视频会议图像序列的立体对象分割与跟踪。     

一种基于时空联合的视频对象分割方法

视频对象分割在基于内容的视频编码和视频检索中均有重要的应用.为此,针对视频对象分割,提出了一种时域和空域信息融合的视频对象分割方案,该方案首先对时域分割采用基于F-假设检验的方法来得到初始的变化检测模板,然后通过与基于形态学的空域分割融合来获得最终的运动对象.实验结果表明,该方案计算比较简单,能较好地将前景运动对象从静止或运动、简单或复杂的背景中分离出来,且定位精度较好.     

采用统计推断的自动视频对象分割

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，视频对象（VO）的自动分割成为关键技术之一，减背景法是视频对象自动分割的基本方法，但是不同的环境光照条件常常给视频对象的分割带来困难，提出一种基于统计推断的减背景法。该方法首先建立背景统计模型，然后对后续帧进行假设检验，从而分割出视频对象。文中算法采用HSV颜色空间，通过对背景统计模型中各颜色分量的有效分析和区别使用，能够很好地适应不同的环境光照条件。实验表明，文中算法能够在各种光照环境下自动地实现视频对象的准确分割。     

基于对象的视频图象分割技术

随着“流媒体”技术应用的发展和 MPEG- 4基于内容的功能的提出 ,视频图象处理领域中 ,基于对象的分割技术已成为该领域的研究热点 .如今视频分割研究已由基于镜头的分割发展到了通过提取视频对象面 ,来分割出视频对象的阶段 ,但目前基于对象的分割研究仍处于起步阶段 ,技术还很不成熟 .为了推动该技术进一步发展 ,在深入分析分割问题本质的基础上 ,首先提出从分割所利用的信息角度出发来进行分割的技术 ;然后针对分割技术的发展趋势 ,深入介绍了该研究领域国内外的最新研究算法 ,并分析了各方法技术的贡献和不足 ;最后提出了一些分割技术值得进一步深入探讨的问题和研究方向     

基于压缩域信息的立体视频对象分割方法

立体视频对象分割是交互式多视点视频应用的关键技术。为了提高对象分割的时效性和精确性,提出了一种利用压缩域视差和运动信息的立体视频对象分割算法。该算法首先对运动矢量场和视差场进行提取和修正处理,然后对视频帧进行分割作为初始值,最后用均值偏移算法聚类得到最终的对象分割结果。实验结果表明,对于纹理复杂的场景有很好的分割效果,可以获得与语义一致的对象。     

在MPEG视频上的语义视频对象分割改进算法

随着MPEG－4，MPEG－7等标准的提出，如何提取语义视频对象已成为当前视频压缩和检索领域共同的研究课题。特别是MPEG－7对视频对象的形状检索提出了具体要求。针对顾创等人的WaterShed算法不能很好处理现有MPEG－1视频数据的缺陷，提出改进算法，从而能够在MPEG视频流中提取到具有光滑轮廓的语义视频对象，算法主要有以下两点改进：提出将类成员数作为分类算法的参数；有压缩域和解码后的图像上先后进行两次分割。实验结果表明，改进算法在鲁棒性和分割结果精度上比原算法有较大的改进，其分割结果可用于轮廓检索和重要视频对象检索。     

背景重建在视频监视系统中的应用

利用FPGA和USB控制芯片实现了实时视频监视采集系统,根据视频监视和传输特点,将采集得到的图像数据先做背景重建,然后利用重建得到的背景进行视频对象分割,最后将重建的背景、视频对象以及视频对象在视频图像中的位置保存,作为后续视频检测分析的依据。实验结果表明本文给出的背景重建算法能够较好地重建背景,得到较精确的运动目标,同时能够大幅度的提高实时视频对象分割速率。     

基于运动相似性的运动对象分割算法

由于全局运动参数在一些情况下不能很准确地被估计，因此基于全局运动补偿算法存在一定的局限性。该文提出了一种基于运动相似性的视频运动对象的分割算法。该算法对运动矢量场进行累加和滤波处理，根据运动相似性对运动对象进行初次分割，并利用空间相关性进行二次分割，细化运动对象边缘。实验结果表明该算法避免了全局运动补偿算法的局限性，并使分割的精确性有明显提高。     

基于对象的视频编码技术

首先介绍了视频对象的分割技术,然后着重对视频对象编码的相关问题进行了分析和阐述,包括典型的形状编码方法,对纹理编码、形状和纹理数据的运动估计以及任意形状视频对象的可扩展编码等问题进行了分析;最后介绍了视频对象编码中的比特分配问题.     

基于背景重建和MDBP的视频对象分割算法

提出了背景置信度图像和背景标示图像的概念,给出了一种基于背景重建和象素最小距离(M DBP)的自动视频对象分割方法。首先运用基于背景置信度图像和背景标示图像的背景重建技术从视频序列的多帧图像中重建出可靠的背景图像,然后运用差背景法分割视频对象(VO),同时再利用象素最小距离(M D BP)和总体象素最小距离(W M DBP)准则对分割出的视频对象图像进行处理,克服由于背景的微小变化而引起的前景对象的错误检测。试验结果表明该文给出方法能够较好地重建背景,对于背景静止的视频能够得到更好的分割结果。     

视频分割技术的发展

随着MPEG－4和MPEG－7的研究发展以及最近几年数字视频图书馆技术的崛起,基于内容编码和面向对象的存取和操纵技术日益受到人们的重视,视频分割技术迅速成为当前视频研究领域的热点。视频分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术。介绍了视频分割的主要技术,对其算法和性能进行了比较和评述,并分析了当前视频分割技术的研究现状、尚存在的问题和研究前景。