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。     

交互式分割视频运动对象的研究与实现

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 ,视频序列的每一帧由视频对象面来表示 ,而生成视频对象面 ,需要对视频序列中运动对象进行有效分割 ,并跟踪运动对象随时间的变化 .在视频分割方法中 ,交互式分割视频对象能满足分割的效率与质量指标要求 ,因此提出了一种交互分割与自动跟踪相结合的方式来分割视频语义对象 ,即在初始分割时 ,依据用户的交互与形态学的分水线分割算法相结合提取视频对象轮廓 ,并用改进的轮廓跟踪方法有效提高视频对象轮廓的精度 ;对后续帧的跟踪 ,采用六参数仿射变换跟踪运动对象轮廓的变化 ,用平移估算的运动矢量作为初始值 ,计算六参数仿射变换的参数 .实验结果表明 ,该方法能有效地分割并跟踪视频运动对象     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割，提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法，得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点，然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值，提取出运动目标的精确轮廓，从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。     

基于动态背景构造的视频运动对象自动分割

提出了一种基于动态背景构造的视频运动对象自动分割算法．首先,基于前景分离的动态背景构造技术使用与当前帧相邻的前后多帧图像中的背景信息准确地构造当前背景;然后,通过背景消除分割出运动对象,同时对静态前景区域（即帧间静止的运动对象区域）进行检测并将其合并到已分割出的对象区域上,从而获得完整的对象区域;最后,以对象区域的边缘为初始位置,使用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得精确的对象轮廓．实验结果表明,该文算法有效地克服了显露背景和对象的不规则运动对分割准确度的影响,能够准确地实现视频运动对象的自动分割．     

基于运动信息与多尺度分水岭的视频目标分割

从视频序列中提取视频目标是基于内容编码中的一项关键技术。提出了将高阶统计运动检测和多尺度分水岭相结合的视频目标分割算法。该算法首先利用高阶统计运动检测算法检测出运动区域,通过后处理得到运动目标的初始模板。然后,用小波变换对视频图像进行多分辨率分解。在最低分辨率上应用分水岭算法分割得到具有精确边缘的分割区域,通过将区域融合后的区域逐步投影到高分辨率图像上并结合高分辨率图像上的分水岭算法逐步提取出具有精确边缘的区域。最后,将运动目标的初始模板和多尺度分水岭分割得到的区域结合起来提取出具有精确边缘的视频对象。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的视频对象。     

基于多特征的视频对象分割方法研究

目前从视频图像中分割出完整的运动对象仍缺少可用于一般性场合的算法.将视频图像的方向信息测度、颜色和运动信息相结合的视频对象分割算法可以解决这一问题.通过对序列图像中的连续帧进行帧差计算,利用方向信息测度和相似区域判定函数来找到特征相同的区域,并判断相邻子区域是否应该合并,然后再结合序列图像中的运动区域来提取运动对象.同时采用多分辨率分析来提高运算速度.最后,利用彩色图像边界序列图像检测方法来得到准确的区域边界.     

基于Mumford-Shah模型的时空视频运动对象分割

针对目前视频对象分割中存在的结果轮廓不精确和不能有效从复杂背景分离出对象的问题,在基于时空分割的基础上,提出了一种采用Mumford-Shah模型的时空联合分割技术。该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量(HOS)假设检验,自动分离运动区域和背景区域;采用MS泛函模型精确地将当前视频分为不同的灰度连续区域;最后,通过对空域分割后的图像和二值运动掩模图像进行投影运算得到运动对象。实验结果表明,该算法不需要进行中值滤波的预处理,具有并行机制,能提取运动对象较精确的边缘轮廓,是一种有效的图像分割方法。     

视频图像活动轮廓目标检测跟踪研究

研究视频图像目标跟踪定位精确度问题。由于在图像中通常会发生缩放,造成图像目标模糊不清。传统的目标跟踪算法该类算法仅以目标发生平移运动为假设前提,图像质量差。为解决上述问题,提出了一种活动轮廓目标跟踪定位检测算法。首先选择合适的滑窗,采用减背景法来确定视频对象的运动区域,采用卡尔曼形态滤波来消除残余的噪声,然后针对目标在活动轮廓局部内具有较高灰度值的特征,通过自适应阈值来判别滑窗中心位置是否存在目标。当滑窗遍历整幅图像后,就可以得到目标的定位结果。仿真结果表明,改进算法不仅能够消除差分图像中的显露背景,从而得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪,具有一定的实际应用价值。     

一种视频序列中的运动对象自动分割算法

提出了一种自动、准确的运动对象分割算法。首先通过直方图拟合获得准确的背景噪声方差,克服了以往只能依据经验设定背景噪声方差的缺点,并使用显著性测试技术有效地对帧差图进行二值化,确定出运动区域。然后进行形态学和对称差分处理消除噪声及显露背景,获得初始运动对象。但由于分割结果不够精确,再使用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法得到运动对象精确轮廓。实验结果表明,该方法能够得到运动对象精确的轮廓,并且具有调整参数少,抗干扰能力强,可并行处理等优点。     

帧差累积和减背景相结合的运动对象分割方法

针对低比特率的多媒体视频序列,提出了一种综合利用帧差累积和背景减法来进行运动对象分割的方法。由一种改进的帧差累积方法得到初步的运动对象区域,通过背景减法得到运动对象区域,把由两种方法得到的运动对象区域相结合取得完整准确的结果,二值化后再经过形态学处理和二次扫描填充即可得到运动对象掩模,用原图像的灰度值填充该区域。实验表明,该方法快速,准确,并有一定的应用价值。     

Tracking non-rigid objects using probabilistic Hausdorff distance matching

This paper proposes a new method of extracting and tracking a non-rigid object moving against a cluttered background while allowing camera movement. For object extraction we first detect an object using watershed segmentation technique and then extract its contour points by approximating the boundary using the idea of feature point weighting. For object tracking we take the contour to estimate its motion in the next frame by the maximum likelihood method. The position of the object is estimated using a probabilistic Hausdorff measurement while the shape variation is modelled using a modified active contour model. The proposed method is highly tolerant to occlusion. Unless an object is fully occluded during tracking, the result is stable and the method is robust enough for practical application.     

采用测地线活动轮廓模型检测与跟踪运动目标

水平集几何活动轮廓模型能较好地适应曲线的拓扑变化.为了跟踪和获取刚体和非刚体运动目标的轮廓信息,提出了一种基于改进测地线活动轮廓(GAC)模型和Kalman滤波相结合的算法以检测和跟踪运动目标.该算法首先采用高斯混合模型和背景差分获取目标的运动区域,在运动区域内采用引入距离规则化项的GAC模型进行曲线演化,使改进GAC模型在运动目标的真实轮廓处收敛;然后通过结合Kalman滤波预测目标下一帧的位置,实现对目标轮廓跟踪.实验结果表明,该方法适用于刚体和非刚体目标,在部分遮挡的情况下也能保持良好的检测和跟踪效果.     

灰度投影结合Fisher准则的对象分割

视频对象分割是基于内容的视频编码和视频检索中的的对象跟踪方法,提出了一种可以从复杂场景中分割出MPEG-4的视频对象新方法.首先采用灰度投影匹配进行全局运动估计和补偿,用以消除背景变化的影响;然后由二次差分抽取中间帧解决遮挡问题,通过Fisher评价函数结合数学形态学填充得到运动对象分割掩膜,同时消除残余噪声以及平滑边缘.实验结果表明,该方法在一定范围内较好地解决了遮挡问题,并能够高效快速地得到比较精确的视频对象.     

短程线主动轮廓跟踪算法的研究--在复杂背景和非刚性运动目标跟踪中的应用

在复杂背景下对多个非刚性目标进行跟踪是计算机视觉中的一个难点。在短程线主动轮廓模型的基础上，利用力场正则化方法，并加入运动边缘信息，提出了一种在复杂背景下多个非刚性目标进行跟踪的方法。该方法由运动检测和跟踪两部分组成：运动检测利用运动边缘信息对运动目标的运动做出检测，让轮廓曲线运动到目标轮廓附近；跟踪利用当前帧中的静态边缘信息对运动检测的结果加以修正，而跟踪这一步引入的偏差将在下一帧的运动检测中得到修正。实验表明该方法能够有效地在复杂背景中对多个非刚性运动目标进行跟踪。     

PTZ自主跟踪中的全景视频生成

提出了一种在单PTZ摄像机自主跟踪过程中生成全景视频的方法。该方法在自主跟踪目标的同时,生成目标在大场景上运动的全景视频,可应用于PTZ摄像机监控场所。该方 法将全景视频看作全景背景图像和当前目标图像的叠加：首先利用Mean Shift跟踪方法逐帧获取目标区域图像并保存;然后利用相邻两帧视频图像的竖直方向投影匹配和Harris角 点匹配结果合成全景背景,与传统的配准方法相比,大大降低了匹配运算的复杂度,使全景背景的生成能够实时进行,并记录每帧图像到背景图像的变换参数;最后逐帧将目标区 域图像变换到背景图像上得到全景视频。本文方法与传统的全景视频生成方法相比,无需人工控制摄像机的转动,也无需手工对齐视频帧,整个过程全部自动完成。     

基于背景提取和扩展均值漂移算法的目标跟踪

通过在静态背景模型下利用自适应背景提取和扩展均值漂移算法相结合的方法对人机交互式的目标跟踪作了进一步的改进。首先利用自适应的背景提取算法从带有运动目标的复杂背景中构建背景图,并提取出运动目标轮廓。在跟踪模块,在均值漂移算法的基础上加入协方差得到的扩展均值漂移可以很好地解决传统均值漂移算法在跟踪过程中因为目标的形状或大小改变而导致跟踪的框架偏离目标的问题。实验结果表明,该算法能够较好地实现自动、实时、较准确的跟踪目标效果。