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视频运动对象的自动分割
引用本文:杨莉,张弘,李玉山.视频运动对象的自动分割[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(3):301-306.
作者姓名:杨莉  张弘  李玉山
作者单位:西安电子科技大学电路CAD研究所,西安 710071
基金项目:国家自然科学基金 ( 60 172 0 0 4),国家教育部博士点基金项目( 2 0 0 10 70 10 0 3 ),北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室基金 ( 2 0 0 1 0 3 )资助
摘    要:视频运动对象的分割技术在运动视觉检测和新的MPEG-4视频编码标准中十分重要,提出了一种运动对象分割算法,该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量(Higher Order Statistics,HOS)假设检验,确定运动对象的位置,自动分离运动区域与背景;根据三帧序列图像中前后帧差图像灰度边缘重合的部分为中间帧运动对象的边缘来有效地解决运动对象前后帧的遮挡问题;采用形态滤波的方法填充分割出的运动对象二值模板中的空洞,消除残余噪声及平滑边缘,分析和实验证明,该算法需要调整的参数少,抗干扰能力强,可以高效率地进行运动对象的自动分割,此外,该算法具有潜在的并行机制,易于实现实时运动图像处理。

关 键 词:视频编码标准  图像编码  MPEG-4  视频运动对象  自动分割  视频序列  计算机

Automatic Segmentation for Moving Objects in Video Sequences
Yang Li,Zhang Hong,Li Yushan.Automatic Segmentation for Moving Objects in Video Sequences[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2004,16(3):301-306.
Authors:Yang Li  Zhang Hong  Li Yushan
Abstract:Segmentation of video sequence into independently moving visual objects plays an important role in the motion detection of vision and the new video coding standard MPEG 4 The new sequence segmentation algorithm that extracts moving objects is organized as follows First of all, the higher order statistics(HOS) hypothesis testing of inter frame gray difference is used to automatically separate the motion region from background Secondly, for three consecutive frames, superposition of the gray difference of first and second frame and that of second and third frame highlights the motion edge of the second frame, the covered/uncovered background may be eliminated using such idea Thirdly, using morphologic method to fill and smooth the gained binary mask Experiment testifies that the proposed algorithm is of few parameter, robust to noise, best in result of segmentation and with quick speed
Keywords:moving object  higher order statistics  segmentation  motion detection  video encoding
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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