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为了准确分割出视频场景中的运动对象,该文提出了一种基于边缘特征的运动对象分割及跟踪算法。首先对相邻帧进行自适应变化检测,得到相邻帧二值差分图像。结合当前帧Canny算子检测的边缘图像,获得运动对象的初始边缘模板。其次对运动对象的运动分为快变和慢变两部分进行跟踪并更新运动对象的边缘模板。最后对运动对象的边缘模板进行数学形态学处理得到运动对象的外轮廓,使用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法收缩获得运动对象准确的闭合轮廓曲线。该算法对运动对象的整体运动和局部形变都有很强的鲁棒性, 能够得到运动对象准确的轮廓,并且对复杂背景有很好的适应性。 相似文献
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基于改进分水岭算法的立体视频对象分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种结合视差和边缘信息进行立体视频对象的分割方法。针对传统分水岭算法过分割的问题,提出了改进的算法。采用基于自适应权值的立体匹配方法获得可靠的视差图,并利用改进分水岭算法进行视差图分割,获得初始的视频对象区域,随后对初始视频对象进行边缘检测,通过提取其轮廓获得准确的对象,最后提出基于区域的对象跟踪方法,完成后续帧视频对象的分割。实验结果表明,本文提出的方法可以获得良好的分割结果。 相似文献
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基于多个非刚体目标跟踪的视频对象平面生成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种提取运动对象的新的视频序列分割算法。算法的核心是一个对象跟踪器,它利用一种基于对象行为的跟踪算法对多个非刚体目标有效地进行对象跟踪,并与后续帧进行匹配,然后采用一种基于运动相连成分的模型刷新方法对模型的每一帧进行刷新,初始的模型自动产生,再利用滤波技术滤除静止背景,最后,利用边界图像模型从序列中提取出视频对象平面(VOP)。 相似文献
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为了从视频序列中分割出完整的、一致的运动视频对象,该文使用基于模糊聚类的分割算法获得组成对象边界的像素,从而提取对象。该算法首先使用了当前帧以及之前一些帧的图像信息计算其在小波域中不同子带的运动特征,并根据这些运动特征构造了低分辨率图像的运动特征矢量集;然后,使用模糊C-均值聚类算法分离出图像中发生显著变化的像素,以此代替帧间差图像,并利用传统的变化检测方法获得对象变化检测模型,从而提取对象;同时,使用相继两帧之间的平均绝对差值大小确定计算当前帧运动特征所需帧的数量,保证提取视频对象的精确性。实验结果证明该方法对于分割各种图像序列中的视频对象是有效的。 相似文献
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基于时空曲线演化的多视频运动对象分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
多视频对象由于其运动的复杂性,在分割提取过程中有较大的难度.本文提出了一种基于时空曲线演化的多视频对象自动分割方法,首先根据视频序列帧间(时间域)和帧内(空间域)信息的不同特点,建立基于全局和局部特征的能量模型,并由此导出基于level sets方法的曲线演化方程;然后用视频序列的连继两帧帧差得到初始的视频对象,分别进行时间和空间曲线演化跟踪,提取多个视频对象;当对象因运动而发生相互遮挡现象时,利用基于Bayes最小错误概率决策法则的判断方法,分割遮挡对象和显露对象.实验结果表明,本文提出算法的分割效果在空间准确度上比COST211算法提高30-50%,比最佳的帧差分割算法提高5-10%. 相似文献
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Automatic Segmentation of Moving Objects in Video Sequences for Indoor and Outdoor Applications 总被引:1,自引:0,他引:1
FALAH E. ALSAQRE 《中国邮电高校学报(英文版)》2003,10(4)
1 IntroductionAutomaticsegmentationofmovingobjectsfromvideosequencesisadifficultandchallengingproblemincomputervisionsystems.Ithasmanyapplicationssuchasvideosurveillance,trafficmonitoring ,peopletrackingandvideocommunication[1~4] .Italsoplaysanimportantroleinsupportingcontent basedimagecoding,especiallyaftertheemergenceofthevideocodingstandardMPEG 4[5~ 1 4 ] .Therearealotofresearchworksonmovingob jectssegmentationandextraction .Thesealgorithmscanberoughlyclassifiedintotwocategories:inter … 相似文献
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视频序列中运动目标检测技术 总被引:17,自引:0,他引:17
本文提出了一种视频序列中运动目标检测的方法。首先,通过估计相邻两帧之间的相对噪声的特征参数检测出运动变化区域,然后结合当前帧的边界信息确定运动目标的边界位置,最后根据边界位置检测和提取出运动目标。实验结果表明,本文的方法能有效地检测出和提取出运动目标并具有较强的稳健性。 相似文献
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提出了一种有效的背景渐变的视频对象分割算法.首先将前一帧分成前景和背景两部分,然后采用灰度投影匹配算法对当前帧进行全局运动估计和补偿,将当前帧与上一帧进行差分运算,便可得到差分图像.通过对差分图像进行二值化处理,得到运动模板并与前景信息进行相与计算,再结合当前帧信息便可得到运动目标.在TI公司的TMS320DM642芯片上验证了该算法,实验结果表明该算法不仅对亮度变化和环境变化具有鲁棒性,而且可独立、精确地分割出运动目标. 相似文献
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运动检测算法的研究和仿真实现 总被引:2,自引:0,他引:2
帧间差法和背景差法都是重要的运动检测方法,其核心问题在于如何得到准确的运动对象.针对该问题,本文提出一种结合帧间差和背景差的自动分割算法.该算法通过累积的帧差信息构建出可靠的背景,再将背景与当前帧比较,进而提取出视频运动对象.本文运用了最大类间方差法OTSU(又名"大津法")来获得自适应阈值,能更准确地对背景差图像进行阈值化分割,克服了传统固定阈值容易失效的问题.还采用了形态滤波的方法,对二值图像进行去噪,填充空洞. 相似文献
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HOS运动目标分割算法在视频监控中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高视频监控中运动目标分割的速度和准确度,研究并实现了一种基于高阶统计量HOS(HigherOrder Statistics)的分割算法.首先根据HOS假设检验处理帧差图,判定像素点是否属于运动区域,阈值通过灰度共生矩阵获得,考虑了背景纹理的慢变化.然后,用矩形框聚类法大致确定运动目标的范围,在该范围内使用形态运算法和首尾扫描法去除空洞.最后,使用模板相与法获得帧图像的运动目标模板,从原图像中分割运动区域.算法采用了由粗到精的分析策略,实验表明,是一种快速稳健的算法. 相似文献
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Moving object detection in a video sequence is the first and most important step in many computer vision applications. However, it is challenging for a machine to match with the human visual perception level. Motion information of slowly moving object is highly erroneous in comparison with fast moving object. Therefore, in real time, accurate segmentation of slowly moving objects is more challenging. In this paper, a fast and efficient segmentation algorithm is proposed for the detection of slowly moving object in a video sequence. The proposed method has three steps to extract the slowly moving object in a video. In the first step, an averaging frame difference method is proposed to extract the motion information. In the second step, a valley-based thresholding is proposed to segment all the frames of a video. In the final step, the motion information and spatial homogeneous region information are merged to extract the slowly moving object. 相似文献
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基于Snake活动轮廓模型的视频跟踪分割方法 总被引:4,自引:3,他引:1
基于Snake活动轮廓模型,采用时空融合的方式,根据短时间内相邻帧的运动趋势差异相似的前提,首先将视频序列分成若干个小段,每段有k帧视频,选取段内的前两帧为关键帧,通过运动检测的方式自动得到这两帧中运动对象的大致区域;然后进行帧内Snake演变,搜索精确轮廓;最后以关键帧间运动对象形心的运动矢量预测勾勒后续帧的初始轮廓,进行帧内Snake精确轮廓定位,从而实现所有帧的视频对象分割。相比于传统方法,本文方法克服了手动绘制初始轮廓的缺点,在空域对Snake贪婪方法进行了改进而且精确度高,速度快。实验表明,本文方法成功地实现了前后帧图像之间运动对象的对应匹配关系,并通过改进后的Snake贪婪方法得到了精确的分割结果。 相似文献
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空域视频场景监视中运动对象的实时检测与跟踪技术 总被引:3,自引:0,他引:3
本文分析了空域视频场景中运动对象实时检测、跟踪系统的模型。提出了一种在运动背景下实时检测与跟踪视频运动目标的技术。该方法首先进行背景的全局运动参数估计,并对背景进行补偿校正,将补偿校正后的相邻两帧进行差分检测。然后利用假设检验从差分图像中提取运动区域,利用遗传学方法在指定区域内确定最优分割门限,提取视频运动对象及其特征;最后利用线性预测器对目标进行匹配跟踪。在基于高速DSP的系统平台上的实验结果表明该方法取得了很好的效果。 相似文献