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为了快速准确地分割视频运动对象,提出一种新的自适应遗传视频运动对象分割算法.该算法通过完善进化机制,引进自适应初代个体、自适应选择算子、自适应调整交叉率和变异率以及终止判决等,有效解决了遗传算法收敛速度幔和群体过早成熟的问题.实验结果表明,新算法不但缩短了分割时间,而且取得了良好的分割效果. 相似文献
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用于视频对象平面生成的运动对象自动分割 总被引:1,自引:0,他引:1
新的视频编码标准MPEG-4具有基于内容的功能。它把图像序列分解成视频对象平面(VOP),每个VOP代表一个运动对象。文中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Hausdorff距离将对象的二维二值模型与后续帧进行匹配,然后采用一种新的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,利用二值模型从序列中提取出VOP。 相似文献
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提出了一种基于RGB空间的视频对象自动分割方法。图像简化阶段,采用连接算子中的区域开启闭合算子来简化图像;图像标识提取阶段利用RGB空间的信息得到准确的视频对象轮廓,根据对比度消除区域中噪声小梯度,并在此基础上提取标识,在分水岭阶段,采用类似区域增长的改进分水岭方法,实验证明此方法的结果准确可靠。 相似文献
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一种基于内容的快速视频运动对象分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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视频运动对象分割技术的研究 总被引:13,自引:0,他引:13
新的视频压缩标准MPEG-4采纳了基于对象/模型的编码方法,但是对象的分割问题至今仍未得到满意的解决。本文介绍了视频运动对象分割技术的发展概况,重点讨论了其中的关键技术--运动对象的分割与跟踪,并指出一些需要深入研究的问题。 相似文献
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本文提出了一种自动的运动对象分割算法,利用浮点图像的轮廓进行区域分割,然后根据帧间运动信息进行区域合并,分割出视频序列中的运动物体。 相似文献
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运动视频对象的时空联合检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种具有全局运动的视频运动对象时空联合检测算法。针对传统时间分割使用主观固定阈值的缺点,采用了对差分图像进行噪声参数自适应学习的算法获取自动阈值,并利用形态学运算获取修正的时间分割模板;考虑传统分水岭空间分割的不足,提出了基于人眼视觉特征的改进分水岭算法,包括基于形态重建滤波的图像降噪、形态梯度变换以及基于韦伯感知原理的视同灰度非线性变换,有效地解决了过分割问题;对时、空间分割结果进行信息融合处理,从而得到完整的运动对象。仿真实验结果表明,本文算法可以快速准确地分割视频运动对象。 相似文献
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Wang Yujian Gao Jianpo Yang Hao Wu Zhenyang 《电子科学学刊(英文版)》2007,24(5):668-673
Video object extraction is a key technology in content-based video coding.A novel video object extracting algorithm by two Dimensional (2-D) mesh-based motion analysis is proposed in this paper.Firstly,a 2-D mesh fitting the original frame image is obtained via feature detection algorithm. Then,higher order statistics motion analysis is applied on the 2-D mesh representation to get an initial motion detection mask.After post-processing,the final segmenting mask is quickly obtained.And hence the video object is effectively extracted.Experimental results show that the proposed algorithm combines the merits of mesh-based segmenting algorithms and pixel-based segmenting algorithms,and hereby achieves satisfactory subjective and objective performance while dramatically increasing the segmenting speed. 相似文献
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Il Celasun A.Murat Tekalp Mete H Gketekin Derin M Harmanc 《Signal Processing: Image Communication》2001,16(10):949-962
This paper integrates fully automatic video object segmentation and tracking including detection and assignment of uncovered regions in a 2-D mesh-based framework. Particular contributions of this work are (i) a novel video object segmentation method that is posed as a constrained maximum contrast path search problem along the edges of a 2-D triangular mesh, and (ii) a 2-D mesh-based uncovered region detection method along the object boundary as well as within the object. At the first frame, an optimal number of feature points are selected as nodes of a 2-D content-based mesh. These points are classified as moving (foreground) and stationary nodes based on multi-frame node motion analysis, yielding a coarse estimate of the foreground object boundary. Color differences across triangles near the coarse boundary are employed for a maximum contrast path search along the edges of the 2-D mesh to refine the boundary of the video object. Next, we propagate the refined boundary to the subsequent frame by using motion vectors of the node points to form the coarse boundary at the next frame. We detect occluded regions by using motion-compensated frame differences and range filtered edge maps. The boundaries of detected uncovered regions are then refined by using the search procedure. These regions are either appended to the foreground object or tracked as new objects. The segmentation procedure is re-initialized when unreliable motion vectors exceed a certain number. The proposed scheme is demonstrated on several video sequences. 相似文献
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在传统时空联合算法的基础上,提出了一种基于定时段区域补偿的视频对象分割后处理算法。首先,通过对帧差图像进行噪声抑制和膨胀连接获得变化检测模板;然后,对原始图像进行开闭重构简化,求取形态学梯度,通过对形态学梯度图像进行非线性变换和梯度等级划分并最终由分水岭算法获得对象的精确边界,通过比例运算提取出视频对象的初始二值化模板;最后,通过定时段区域补偿获得最终的完整视频对象模板。实验结果证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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This paper presents a two-stage approach, track and then segment, to perform semi-supervised video object segmentation (VOS) with only bounding box annotations. The proposed reverse optimization for VOS (ROVOS) which leverages a fully convolutional Siamese network performs tracking and segmentation in the tracker. The segmentation cues are able to reversely optimize the location of the tracker and the object segmentation masks are produced by the two-branch system online. The experimental results on DAVIS 2016 and DAVIS 2017 demonstrate significant improvements of the proposed algorithm over the state-of-the-art methods. 相似文献
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基于变化检测和帧差累积的视频对象分割方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对目前许多视频对象分割方法中分割边界不精 确、遮挡和不规则运动问题解决效果 不好等问题,提出一种新的视频 对象分割算法。利用人眼的视觉特点,即对运动(时间梯度)和边缘(空间梯度)都特别敏 感,把帧间运动变化检测(时域 定区间帧差累积)和图像的边缘检测结合起来,首先利用t显著 性检验检测对称帧的帧间变化,再对检测出的初始运动变化 区域进行时域定区间帧差累积计算,并进一步整合形成记忆掩膜(MT);然后应用改进的Kirs ch边 缘检测算子较为精确地检测当 前帧中所有的边缘信息,减少MT膜中的残留噪声,并通过时空滤波获得语义视频对 象平面;最终选择性的应用填充及 形态学处理操作,实现视频对象的分割。实验结果验证了本文算法的有效性和准确性。 相似文献
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