基于多个非刚体目标跟踪的视频对象平面生成算法

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）。     

基于运动跟踪匹配技术的视频对象提取

本文提出一种自动分割VOP的技术。其方法是：先对初始帧使用形态运动滤波技术提取出初始运动对象的二值轮廓模型,并在后继帧中使用豪斯道夫对象跟踪器跟踪运动以对象模型;而为了适应对象的形状变化,本文使用活动轮廓模型（snake）技术对运动心合匹配;最后根据一系列精确的二值轮廓引导提取运动对象序列。实验结果表明,我们的算法可有效地提取视频对象平面。     

基于内容的多层次语义视频对象提取方法研究

视频对象的提取在序列图像的分析中起着重要作用.提出一个基于内容的多层次视频的对象提取算法,利用高斯马尔可夫模型对其进行颜色和纹理的混合特征图像分割.利用Normalize-cut准则,对其运动信息进行分析,然后进行区域聚合,即得到具有语义的视频对象.对于背景运动信息较丰富的序列图像可以取得良好的提取效果.     

轮廓基的视频对象平面提取方法

提出一种基于轮廓信息的视频对象平面（VOP）半自动提取方法,运用边缘点拾取、轮廓闭合、腐蚀和轮廓运动补偿等多项技术,充分考虑到轮廓的规则形变和无规则形变。实验结果表明,此方法具有对象边缘精确,适应性强的特点,提取的VOP令人满意。     

一种应用形态学滤波的视频对象时空分割算法

从视频图像中提取视频对象是基于内容的视频编码中的一项关键技术。本文提出了一种基于帧间运动信息和形态学滤波的视频对象时空分割算法。该算法首先利用分块高阶统计算法和基于最大类间方差的阈值算法得到目标的运动区域检测模板。然后,用基于交变序列重建滤波的分水岭算法得到前景对象的精确边缘。最后,用区域基时空融合方法将运动检测和形态学分割结果结合起来提取出视频对象。实验结果表明,本文算法能避免区域合并有效提取出具有精确边缘的视频对象,主客观分割效果理想。     

基于背景重构的运动对象越界侦测方法

提出了一种基于背景重构的运动对象越界侦测方法,该算法利用当前视频图像和背景视频图像,通过差分法获取运动对象模型和背景差值,再利用运动对象模型的连续性绘制运动对象轨迹,对轨迹和警戒线交叉方程进行越界侦测。同时,利用当前视频图像融合背景图像生成新的背景图像,能有效保证识别算法的自适应性,提高侦测结果的准确性。     

基于模糊聚类的运动对象分割算法研究

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。     

网格运动分析与形态学滤波相结合的视频对象分割

提出了一种基于二维网格运动分析与改进形态学滤波空域自动分割策略相结合的视频对象时空分割算法。该算法首先利用高阶统计方法对视频图像的二维网格表示进行运动分析，快速得到前景对象区域，通过后处理有效获得前景对象运动检测掩膜。然后，用一种结合交变序列重建滤波算法和自适应阈值判别算法的改进分水岭分割策略有效获得前景对象的精确边缘。最后，用区域基时空融合算法将时域分割结果和空域分割结果结合起来提取出边缘精细的视频对象。实验结果表明，本算法综合了多种算法的优点，主客观分割效果理想。     

基于多帧边缘差异的视频运动对象的分割与跟踪算法

从视频场景中分割和跟踪感兴趣的视频对象对于MPEG-4等基于对象的视频编码来说是关键性的技术之一。针对目前大部分视频对象分割和追踪算法相当复杂但仍不能有效地去除背景噪声的问题,该文提出用于分割和跟踪视频运动对象的一种基于多帧边缘差异的算法。该算法利用一组帧的边缘差异来提取运动对象区域,通过聚类方法去除背景像素点,利用形态学算子得到对象分割模板,同时通过建立前帧感兴趣对象与当前帧运动对象的帧间向量跟踪当前帧的感兴趣视频对象。不同标准视频测试序列的测试结果表明,该算法能够实现对感兴趣的视频运动对象更为精确、快速和有效地分割和跟踪。     

一种基于内容的视频对象分割算法

提出了一种基于内容的视频对象分割算法。该算法先对分块的图像进行运动估计，利用运动矢量初步分割运动前景和背景，对于产生的背景噪声使用改进的中值滤波算法滤除，并用形态学的方法恢复出运动物体。实验结果表明：该算法能够较好地从视频序列中分割运动前景和背景，比较适合于在基于内容的视频编码标准MPEG-4中使用。     

运动目标的自动分割与跟踪

该文提出了一种对视频序列中的运动目标进行自动分割的算法。该算法分析图像在L U V空间中的局部变化,同时使用运动信息来把目标从背景中分离出来。首先根据图像的局部变化,使用基于图论的方法把图像分割成不同的区域。然后,通过度量合成的全局运动与估计的局部运动之间的偏差来检测出运动的区域,运动的区域通过基于区域的仿射运动模型来跟踪到下一帧。为了提高提取的目标的时空连续性,使用Hausdorff跟踪器对目标的二值模型进行跟踪。对一些典型的MPEG-4测试序列所进行的评估显示了该算法的优良性能。     

Segmentation and tracking of moving objects for content-based videocoding

To enable content-based functionalities in video coding, a decomposition of the scene into physical objects is required. Such objects are normally not characterised by homogeneous colour, intensity, or optical flow. Therefore, conventional techniques based on these low-level features cannot perform the desired segmentation. The authors address segmentation and tracking of moving objects and present a new video object plane (VOP) segmentation algorithm that extracts semantically meaningful objects. A morphological motion filter detects physical objects by identifying areas that are moving differently from the background. A new filter criterion is introduced that measures the deviation of the estimated local motion from the synthesised global motion. A two-dimensional binary model is derived for the object of interest and tracked throughout the sequence by a Hausdorff object tracker. To accommodate for rotations and changes in shape, the model is updated every frame by a two-stage method that accounts for rigid and non-rigid moving parts of the object. The binary model then guides the actual VOP extraction, whereby a novel boundary post-processor ensures high boundary accuracy. Experimental results demonstrate the performance of the proposed algorithm     

一种解决波动式干扰影响的序列图像运动目标检测方法

为解决复杂环境下的诸如枝叶摇摆、摄像机抖动等波动式干扰对运动目标检测的影响问题,该文提出基于视频窗口切分与分类的序列图像运动目标检测算法。首先将序列图像切分为rc大小的视频窗口,然后提取窗口内区域图像累积帧间差矩阵的简单统计特征,针对每一帧序列图像,将视频窗口进行分类,把它们划分为运动目标窗口和非运动目标窗口(包括静止背景窗口和波动式干扰窗口),最后将运动目标窗口合并为运动目标。该方法的优点是无需已知背景模型和运动目标大小、形状等任何先验信息。实验表明该算法能在摄像机抖动以及枝叶干扰等复杂环境下快速有效的检测出运动目标。     

HOS运动目标分割算法在视频监控中的应用

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.     

一种基于内容的快速视频运动对象分割算法

自从MPEG-4和MPEG-7标准公布以来。基于内容的视频编码与基于对象形状的检索成为视频领域新的发展趋势，而准确地从背景中分割出视频对象是实现上述功能的前提条件。对视频运动对象分割算法进行了研究，该算法结合对称差分和自适应阚值选取，获得变化检测模板，并最终分割出视频运动对象。实验结果表明该算法对运动对象敏感，能实时准确地分割出视频运动对象。但对象的关节运动以及背景的全局运动都将导致分割精度的降低，这也是今后研究的重点。     

目标基视频编码中的运动目标提取与跟踪新算法

自动、快速的视频目标提取与跟踪是目标基视频编码中的一项关键技术.本文提出一种运动目标提取与跟踪新算法.首先,根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图像,然后提出一种改进分水岭算法对运动区域及其周围部分进行分割.将二者所得结果进行投影运算,得到最终运动目标.最后提出一种运动目标跟踪新算法,能对目标进行有效的跟踪.实验结果说明了本文算法的有效性.     

基于连通性检测的视频监控运动目标提取

针对背景相对静止、主要检测对象为行人的视频监控序列,提出了一种基于连通性检测的目标提取算法,它把形态学滤波与连通性检测相结合,对分割后的二值化图像进行噪声干扰去除,在获得若干连通区域后,利用面积、外界矩形及其特征对连通区域进行识别,通过区域重心标注目标在各帧位置,实现目标提取.实验结果表明,该算法简单可靠,具有实时性,易于硬件实现,可应用于实际系统.     

基于边缘多通道梯度模型的多运动目标检测

针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类型算法相比,本算法在运动目标检测中具有的实时性、准确性和鲁棒性更好。