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抠像技术的发展和应用让人们在后期视频编辑中有了更加丰富的手法。本文阐述了抠像技术的要点,探讨了抠像的具体操作流程和注意事项,介绍了抠像技术在后期影视编辑的重要性,它的应用为影视节目的制作提供了全新的方式。 相似文献
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蔡迎兵 《自动化技术与应用》2020,39(8):86-88
本文简要介绍了视频抠像技术重要性,分析了以Camtasia Studio为基础视频抠像技术在微课制作中的具体流程,以及提高抠像效果的影响因素。为提高视频抠像的同步性,本文采用OTSU(最大类间方差)算法的亮度抠像方法,并通过具体事例《高锰酸钾制造氧气》微课制作进行分析。 相似文献
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针对视频序列分类的问题提出了一种快速抠像技术.根据视频序列间的相关度进行关键帧的区分,得到关键帧、序列间变化细微的非关键帧、序列间变化较大的非关键帧;对于关键帧,采用闭合式的抠像方法来进行处理,获得透明度值、前景像素值和背景像素值;对于变化细微的非关键帧,提出了一种基于帧间连续性的透明度值估计和优化方法;对于变化较大的非关键帧,提出了一种基于特征流传递的机制来传递关键帧的有效信息.实验结果表明,最终在获得与传统方法相比可接受的抠像效果条件下,这种快速抠像技术缩短了处理时间. 相似文献
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针对传统的视频抠像算法交互频繁、计算复杂度高等问题,利用从Kinect获得的深度图信息、彩色信息以及视频中运动信息,提出基于Kinect的自动视频抠像算法。采用改进的三帧间差分法检测视频中的感兴趣区域(ROI),根据深度图信息改进自动种子增长区域算法,估算粗略的前景掩膜;通过数学形态学和逻辑操作去除粗前景区域的杂点,自动生成大致的三分图;采用改进的Shared Matting算法,得到精确的视频抠像。实验结果表明,该算法避免了人工交互,精度高且速度快。 相似文献
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邹言 《计算机光盘软件与应用》2015,(1):187-188
抠像技术是影视制作中常见的技术之一,尤其是在很多影视特技场面上的处理都是对抠像技术的具体应用,随着经济的发展和计算机信息技术的进步,抠像技术也取得了相应的发展,而且,抠像技术在AE应用中的表现方式也呈现出多样性,同时,抠像技术对背景的颜色处理技术也相对先进,其主要是利用一种特定的技术手段从画面中提取通道,一般情况下,人们把这种提取通道的方式称之为抠像技术,这种技术是提取画面通道最重要的方式之一,本文将主要阐述抠像技术在AE应用中的表现方式以及其特有的作用。 相似文献
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要想做出精彩的效果,视频叠加和抠像是DV粉丝们的必修课,这期的导演教室就来简单的介绍一下各种抠像和视频叠加的方式。[编者按] 相似文献
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王开宇 《数字社区&智能家居》2009,(35)
在多媒体课件制作、开发过程中,视频素材已经成为了重要的组成部分,运用AVI、.MPEG、RealMedia、QuickTime和DAT几种视频格式对视频进行采集压缩,并运用非线性视频编辑技术,从而使视频素材在计算机多媒体课件中最大化的发挥出效果,使课件成为交互性好、可操作性强、界面友好活泼的优秀作品。 相似文献
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目前实时抠像技术广泛的应用于虚拟演播室、虚拟广告、监控系统等领域。通过OTSU最大类间方差法,把实时抠像技术应用于舞台环境中,实现了与演员实时互动,体现了新媒体电子艺术的互动性,进一步拓展了抠像技术的应用范围。实验结果表明,此方法对于类似舞台环境下的抠像,具有速度快、稳定性高等特性,可完全满足实时互动的需要。 相似文献
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随着科技的发展进步,电子技术已经融入到人们的生活中,给人们生活带来便捷,提高了生活质量.视频监控作为其中之一,在人们生活中起到了不可或缺的作用,常被用于监控防范危险事故的发生,在保障工作安全和社会秩序上起到积极作用.但是在视频监控中依旧存在一些问题,完全依赖人看到视频时才能作出反应,对一些情况不能起到有效监控,而智能视... 相似文献
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微课的制作过程中所运用的关键工具就是视频编辑软件,选择恰当的视频编辑软件能大大提升微课课件制作的质量和效率,呈现出高质量的课堂教学效果.本文主要从理论层面就微课视频的特征以及视频编辑软件应用的优势加以阐述,然后就微课制作中视频编辑软件的应用以及个人体会进行探讨,希望能为实际微课制作实践活动开展提供有益思路. 相似文献
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近些年来,计算机技术的高速发展,带动了电视行业的一场革命。视频、音频信号的数字化处理,已经成为今后电视信息处理的发展方向。计算机的非线编技术和特效技术的应用,在视频创作中的使用越来越多。视频制作从过去的二维技术形式向现在的三维空间的转变,从过去的单纯的TV视频宣传扩展为网络多媒体视频。 相似文献
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针对复杂场景下传统的视频抠像算法对目标物体与背景纹理相似或边界不清晰的图像分割困难的问题,提出了一种基于视觉传感器和激光雷达信息相融合的视频实时抠像算法。该算法从原始激光雷达点云数据中获取感兴趣区域深度信息,并作为先验知识融合到改进的谱抠图算法,创建感兴趣区域深度抠图拉普拉斯矩阵,通过聚类算法最优迭代得出抠像结果,并运用导向滤波器对抠像结果进行后处理。实验证明,对比于融合深度信息的传统算法和没有融合其他信息的算法,该算法降低了欠分割率、提高了运行效率,抠像目标的边缘信息也更加饱满、清晰、平滑。 相似文献