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     

基于内容检索的视频分割技术的研究

视频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，视频分割已从基于镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。文章介绍了基于内容的时域及空域视频分割技术，提出了一种基于多帧差异的视频对象分割算法。     

视频运动对象分割技术的研究

随着视频标准MPEG-4和MPEG-7的出现，视频运动对象的分割显得极其重要．详细分析了几种典型的视频运动对象分割技术，并对视频运动对象分割技术的发展趋势进行了展望。     

基于多帧灰度差异的视频对象分割

在新一代MPEG-4视频编码标准中,为了支持面向视频对象的编码和实现基于内容的应用,自动、快速地从视频场景中提取视频对象已成为一项关键技术,为此文章提出了一种基于多帧灰度差异的视频对象分割新算法。该算法首先采用多帧序列图像灰度差异的4次高阶统计量假设检验(HigherOrderStatistics,HOS),自动提取运动对象模板;然后利用数学形态学对模板作平滑和内部填充处理;最后将模板投影到原始灰度图,得到运动对象。实验结果表明,该方法能比较有效地分割视频对象。     

一种视频对象分割算法和实现

多媒体通信发展在出现了MPEG-1和MPEG-2后,MPEG委员会又提出了MPEG-4的标准。这种标准是基于对象的编解码技术。其关键是视频对象(VO)的分割和提取。因此,视频对象的提取在MPEG-4中起着重要的作用。本文在一种基于对称差分的运算检测方法基础上,提出改进方法,对每个运动对象加矩形框。实验表明该算法可以快速清晰的分割出多个运动视频对象。     

基于时空信息的视频对象分割算法及其在细胞神经网络机上的实现

随着MPEG-4和MPEG-7的研究发展,基于内容编码和面向对象的存取和操纵技术日益得到人们的重视,视频分割技术迅速成为当前视频研究领域的热点.为了能够实时准确地对运动视频对象进行分割,本文提出了一种时空结合的视频分割算法,即先利用帧间差分求出大致的视频对象,经过投影定位,再通过灰度连通区域的标记对其进行修正.本算法直接面对灰度图象序列处理,并且综合和时间空间上的信息,使得对于运动对象的分割更加准确和有效,同时由于并行的细胞神经网络的介入,使得算法具有更好的实时性.通过在细胞神经网络机CNNUM上的模拟结果证明,利用该算法,能够较精确地分割出视频对象.     

基于内容视频分析的发展研究

随着多媒体技术和国际标准MPEG-4,MPEG-7的推出发展,基于内容的视频分析已经成为研究的热点。对基于内容视频分析中的视频分割、视频描述和视频检索三个主要问题进行了深入的探讨研究。对各个领域的最新研究算法进行了比较和评述,详细论述了这些方面已取得的成果、面临的困难和未来发展方向,最后对基于内容视频分析的发展进行了总结和展望。     

基于内容视频分析的发展研究*

随着多媒体技术和国际标准MPEG-4 、MPEG-7 的推出发展, 基于内容的视频分析已经成为研究的热点。对基于内容视频分析中的视频分割、视频描述和视频检索三个主要问题进行了深入的探讨研究。对各个领域的最新研究算法进行了比较和评述, 详细论述了这些方面已取得的成果、面临的困难和未来发展方向, 最后对基于内容视频分析的发展进行了总结和展望。     

自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法

随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面（VOP）来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。     

分割视频运动对象的研究

随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现,如何从视频序列中分割出在语义上有意义的单独运动对象显得极其重要。文章从组成视频运动对象的分割系统出发,详细分析视频分割的各种方法如运动参数模型。变化检测掩模、图象分割及运动对象跟踪等,并对分割运动对象所采用的技术和方法进行了讨论。     

一种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。针对Watershed方法不能很好处理MPEG－1视频数据和人机交互困难的缺陷，该文提出了改进算法，它可以在MPEG－1视频数据上分割出光滑轮廓的语义视频对象。     

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。     

自动分割视频序列中运动物体的新算法：多特征联合方法

视频编码标准MPEG-4增加了适于多种应用的基于视频内容的功能,为了支持这一功能和提高编码效率,MPEG-4将视频序列中的每一帧分解成视频对象面(VOP);另外,由于基于内容的视频检索和视频监控系统均期望用分割出的关键视频对象紧致地表示一个序列,同时由于视频分割技术在模式识别、计算机视觉等领域也得到了广泛的应用,因此,分割视频运动物体并跟踪运动物体的变化变得至关重要.为了对视频中运动物体进行有效的分割,在帧差图象的基础上,采用Canny边缘检测和随机信号的高阶矩检测相结合的方法,来自动分割视频序列的前景区域和背景区域,并在前景区域中应用区域生长法进行颜色分割,以精确提取运动物体的边缘;还利用边缘和颜色特征来对分割出的运动物体建立模板,用于解决非刚体运动中局部暂时停止运动的情况.实验结果表明,此方法可以有效地分割运动物体,并能跟踪运动物体的变化.     

MPEG-4中的运动图像分割算法

MPEG-4采纳了基于对象的编码技术，它要求对图像和视频作更多的分析，甚至是理解。基于对象的编码是MPEG-4的一个重要特点，但是对象的分割问题至今仍未得到满意的解决。为了应用MPEG-4视频标准，视频序列的每一帧应该根据视频对象平面采描述，编码前的首要工作是视频对象的识别，把每一帧分解为若干视频对象平面，每个视频对象平面代表不同的有语义的对象。该论文介绍了MPEG-4的标准、国际上图像分割的发展状况，在此基础上提出了利用空时域信息实现MPEG-4视频对象的自动分割的算法。     

MPEG-4中的运动图像分割算法

MPEG-4采纳了基于对象的编码技术,它要求对图像和视频作更多的分析,甚至是理解。基于对象的编码是MPEG-4的一个重要特点,但是对象的分割问题至今仍未得到满意的解决。为了应用MPEG-4视频标准,视频序列的每一帧应该根据视频对象平面来描述,编码前的首要工作是视频对象的识别,把每一帧分解为若干视频对象平面,每个视频对象平面代表不同的有语义的对象。该论文介绍了MPEG-4的标准、国际上图像分割的发展状况,在此基础上提出了利用空时域信息实现MPEG-4视频对象的自动分割的算法。