基于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 (PBGU I) ,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 ,能够较精确地分割出视频对象 .     

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。     

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。     

基于时空域信息的视频对象分割算法

针对固定场景的视频,提出一种基于时空分割的视频分割算法。该算法在时域中利用Tophat形态学滤波得到视频对象的精确位置,在空域中采用基于t混合模型和贪婪EM的聚类算法进行单帧图像分割。将时域定位和空域分割结果结合,可以准确地将视频序列中感兴趣的运动目标分割出来。实验表明,该算法能够得到完整的视频对象,有一定的理论意义和实用性。     

结合SIFT校正的视频对象鲁棒水印

提出一种结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点校正和时空域视频对象分割的视频对象水印算法。该算法采用时域和空域结合的方法分割出视频对象,将水印嵌入在视频对象的离散余弦变换域中。在嵌入前提取并注册视频对象的SIFT特征点,在水印检测时,通过与注册机构中特征点集的匹配和计算对视频对象进行几何校正,提取出水印信息。实验结果表明,该算法能够较好地保护视频对象,对几何攻击和常见信号处理攻击具有鲁棒性。     

基于多种视频特征的镜头边界检测算法

针对固定场景的视频,提出一种基于时空分割的视频分割算法.该算法在时域中利用Tophat形态学滤波得到视频对象的精确位置,在空域中采用基于t混合模型和贪婪EM的聚类算法进行单帧图像分割.将时域定位和空域分割结果结合,可以准确地将视频序列中感兴趣的运动目标分割出来.实验表明,该算法能够得到完整的视频对象,有一定的理论意义和实用性.     

一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法

为实现视频编码标准MPEG-4中语义对象的自动提取,提出一种基于时空信息的运动对象分割算法。在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板,以在充分利用时域信息的同时提高算法的速度;在提取空域信息时,先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理,然后利用自适应Canny算子获取准确的空间边缘信息;最后进行时空融合,用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。实验结果表明,本算法可以快速准确地分割视频运动对象。     

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。     

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.     

Modified intelligent scissors and adaptive frame skipping for video object segmentation

MPEG-4 introduces the concept of video object to support content-based functionalities. Video object segmentation is a crucial step for object-based coding and manipulation. In this paper, a robust semi- automatic video object segmentation scheme is proposed. To efficiently and accurately define the initial object contour, modified intelligent scissors is proposed on the basis of original intelligent scissors. It can improve about 6–8 times the processing speed with only slight sacrifice of accuracy, which just meets the requirements of initial object extraction for semi-automatic approach. To avoid errors accumulating and propagating during object tracking, an adaptive frame skipping scheme is proposed to decompose video sequence into video clips. For rigid and non-rigid video objects, two different image segmentation algorithms are utilized, and then region-based backward projection technique is adopted to interpolate the video object plane (VOPs) of other frames within every video clip. The proposed approach can cope with occlusion/disocclusion problem to most extent. Experimental results demonstrate the effectiveness and robustness of the method.     

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。     

Multiresolution video object extraction fitted to scalable wavelet-based object coding

To enable content based functionalities in video processing algorithms, decomposition of scenes into semantic objects is necessary. A semi-automatic Markov random field based multiresolution algorithm is presented for video object extraction in a complex scene. In the first frame, spatial segmentation and user intervention determine objects of interest. The specified objects are subsequently tracked in successive frames and newly appeared objects/regions are also detected. The video object extraction algorithm includes discrete wavelet transform decomposition multiresolution Markov random field (MRF)-based spatial segmentation with emphasis on border smoothness at different resolutions, and an MRF-based backward region classification that determines the tracked objects in the scene. Finally, a motion constraint, embedded in the region classifier, determines the newly appeared objects/regions and completes the proposed algorithm towards an efficient video segmentation algorithm. The results are applicable for generic segmentation applications, however the proposed multiresolution video segmentation algorithm supports scalable object-based wavelet coding in particular. Moreover, compared to traditional object extraction algorithms, it produces smoother and more visually pleasing shape masks at different resolutions. The proposed effective multiresolution video object extraction method allows for larger motion, better noise tolerance and less computational complexity     

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。     

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。     

一种时空联合的视频运动目标提取与跟踪新算法

提出了一种时空联合的视频运动目标提取与跟踪新算法。在空域分割中,针对分水岭方法过分割现象明显的缺点,对分水岭分割方法进行了改进;在时域分割中,首先对全局运动进行了补偿,随后为消除仅用两帧帧差进行对象分割所带来的误差,采用多帧帧差求和的方法,并自适应选取累积帧差的二值化阈值;时空分割结果进行投影融合后得到视频对象,提出用一种基于区域子块匹配的方法跟踪视频对象。实验结果表明,该算法简洁有效,能较好地把对象从运动背景中提取出来,并实现跟踪。     

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.