一种动态场景下运动对象分割新算法

视频运动对象分割是计算机视觉和视频处理的基本问题。在摄像机存在全局运动的动态场景下,准确分割运动对象依然是难点和热点问题。本文提出一种基于全局运动补偿和核密度检测的动态场景下视频运动对象分割算法。首先,提出匹配加权的全局运动估计补偿算法,消除动态场景下背景运动对运动对象分割的影响;其次,采用非参数核密度估计方法分别估计各像素属于前景与背景的概率密度,通过比较属于前景和属于背景的概率及形态学处理得到运动对象分割结果。实验结果证明,该方法实现简单,有效地提高了动态场景下运动对象分割的准确性。     

应用递归最短生成树算法实现H.264压缩域运动对象分割方法

提出了一种基于递归最短生成树算法的H.264压缩域实时分割运动对象的算法.首先将从H.264编码端提取的运动矢量进行归一化、空间内插,得到稠密运动矢量场,再采用全局运动补偿技术抵消全局运动的影响,最后采用改进的"递归最短生成树"(RSST)算法对稠密运动矢量进行聚类,实现对运动对象的分割.实验结果表明,该算法对视频序列能实现较准确的分割.     

基于H．264压缩域的实时运动对象分割算法

在压缩域内直接分割运动对象对于有实时要求的应用而言是十分必要的，H．264以其优越的压缩效率已经在许多应用中逐渐取代了MPEG-2／4，但有关在H．264压缩域内进行运动对象分割的研究还很少。为此提出了一种从H.264压缩域实时分割运动对象的算法，该算法首先对从H．264视频中提取出的原始运动矢量场进行时域和空域的归一化，接着通过对连续多帧的运动矢量场进行累积来增强显著的运动信息；然后对累积运动矢量场进行全局运动补偿，同时利用快速的统计区域生长算法按照运动相似性将其分割成多个区域；最后利用运动矢量场的方向角直方图来判断出属于运动对象的分割区域，以组成运动对象。通过对多个MPEG-4测试序列的实验结果表明，该方法不仅能够从H．264压缩域中实时地分割出运动对象，且具有良好的分割质量。     

一种时空信息联合的运动对象分割算法

提出了一种在通用视频序列中联合时空信息分割运动对象的算法。首先,提出匹配加权的全局运动估计补偿算法,以消除动态场景中背景运动对运动对象分割的影响。其次,时域信息提取中,使用基于直方图拟合的显著性检测及对称差分法获得运动对象模板,以克服依据经验设定阂值的缺点并且提高运动对象模板的准确性;空域信息提取中,提出基于粘性形态学梯度修正和相部区域边缘强度合并的改进分水岭分割算法,以较好地解决分水岭算法的过分割问题,获得有效空间区域分割。最后,利用双阂值比重算法将时域和空域信息结合,提取出运动对象。实验表明,该算法分割结果准确,有效地解决了背景运动、时域信息不准确、空域过分割以及时空信息难以有效结合的问题。     

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。     

基于EM聚类的H.264压缩域视频对象实时分割算法

从压缩域直接分割视频对象比传统的像素域分割具有快速高效的特点,目前已有不少从MPEG域分割的方法,但从H.264压缩域分割的甚少。为此提出一种基于H.264域的实时分割运动对象方法,该算法先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿,然后对4×4的运动矢量场进行分类处理,最后对非零运动矢量使用改进的EM聚类分割算法。本文算法对多个视频序列进行了实验,结果表明,该算法针对静止背景和运动背景的视频序列都能达到较精确的实时分割。     

基于全局运动补偿编码的H.263编码器

全局运动补偿编码是一种基于模型的编码方法,它可以提高编码效率,改善编码图像的质量.全局运动补偿是建立在全局运动估计基础上的,本文对现有的全局运动估计算法进行研究,提出了改进算法,并在H.263编码器上实现了全局运动补偿编码.通过标准测试序列的测试,可以看到基于全局运动补偿编码的H.263编码器的编码效率有了明显提高,同时提出的全局运动估计算法无论是计算时间还是计算准确性都要优于现有算法.     

嵌入式系统中视频运动对象分割

提出了一种基于嵌入式系统的视频运动对象分割算法。首先利用差图像法抽取出运动的像素点,然后通过统计像素点的状态变化频率来区分运动物体和动态背景,并配合一权值状态矩阵将全局光照突变和动态背景像素自适应融合到背景中,从而分割出运动对象并进行跟踪。实验结果表明,该算法在嵌入式系统中实时跟踪运动目标取得了很好的效果。     

基于边界搜索的运动对象快速凸壳分割算法

目前在H.264/AVC压缩域分割领域中常用方法造成局部运动矢量(MV)缺失,而通过全局运动补偿来还原运动矢量导致其时间复杂度提高。为解决此问题,提出一种基于边界聚类的快速凸壳分割(BS-CHSTF)算法。该方法主要利用码流中的运动矢量场信息进行分割,首先,对MV利用时空域滤波(STF)对运动矢量进行预处理,采用八方向自适应搜索算法进行边界搜索确定运动连通域;然后根据每个连通域边界求解凸壳并对其进行连通域填充,之后利用运动矢量与距离信息设定聚类规则,对多个连通域进行聚类;最后,对其进行优化掩膜达到分割运动对象的效果。实验结果表明,与混合高斯模型(GMM)分割算法和压缩域蚁群算法(ACA)比较,在分割准确率上平均提高了近3%,甚至在运动矢量场严重缺失的情况下,提高了近20%;而在分割速度上平均提高了近25%。该方法着重于求得运动对象的完整性与快速性,在运动对象不完整的情况下,能够获得较好分割精准度。     

一种新的基于吉布斯随机场的视频运动对象分割算法

与现有的视频运动对象分割算法不同, 本文提出一种新的基于吉布斯 (Gibbs) 随机场模型的视频运动对象的分割算法, 该算法将运动对象的运动场作为主分割信息, 空间像素值的一致性作为次要分割信息. 该算法首先对运动矢量场进行累加和滤波处理；然后在 Gibbs 运动场模型的势能函数的定义中引入空间相关影响因子, 采用最大后验概率的方法进行分割；最后细化运动对象边缘. 对多个视频序列的测试, 实验结果表明该算法比现有基于光流的分割算法更准确的分割运动对象.     

一种视频运动目标精确分割新算法

针对视频图像中单个运动目标的分割问题,提出了一种基于Kirsch边缘算子的视频运动目标分割算法,该算法将Kirsch算子检测到的边缘作为主分割信息,运动矢量场作为次要分割信息;首先利用双重尺度的运动矢量场进行累加和滤波处理来获得辅助分割信息;然后将Kirsch算子的模板分解为差值模板和公共模板以提高边缘的抗噪性;最后用自适应状态标记的方法将边缘信息和运动矢量信息相融合来准确地分割运动目标;实验结果表明该方法分割比较精确。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。     

基于假设检验和区域合并的视频对象分割

提出了基于假设检验和区域合并的视频对象分割算法。初始分割采用分水岭算法，接着根据颜色相似性进行区域合并，然后利用光流场估计和全局运动估计获得全局运动的残余误差，最后以各个区域的残余误差数据进行假设检验和小区域验证来确定运动区域，通过组合所有的运动区域即可分割出具有准确边缘的完整视频对象。对MPEG-4测试序列的实验结果表明了本算法具有良好的分割性能。     

视频对象自动分割算法

提出了一种基于小波变换和运动边缘检测的自动视频对象分割方法。该方法对相邻帧分别进行二维小波变换，在小波域进行变化检测和Canny边缘提取，返回空间域后得到鲁棒的相邻帧差分边缘模板。结合当前帧边缘、背景边缘和前一帧的运动边缘，检测出当前帧对象的运动边缘，从而实现对视频对象的提取。通过实验验证，该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外，算法还具有快速、简便、准确性高的特点。     

基于运动信息与马尔可夫彩色聚类的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,论文提出了将运动检测和马尔可夫彩色聚类相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用基于统计模型的运动检测算法,通过后处理,得到运动目标的初始模板。然后,利用区域生长算法进行彩色图像的初始分割,在初始分割的基础上应用马尔可夫随机场模型进行彩色聚类,得到具有精确边缘的分割区域。最后,将运动目标的初始模板和彩色精确分割结合起来提取出具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

分割视频运动对象的研究

随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现,如何从视频序列中分割出在语义上有意义的单独运动对象显得极其重要。文章从组成视频运动对象的分割系统出发,详细分析视频分割的各种方法如运动参数模型。变化检测掩模、图象分割及运动对象跟踪等,并对分割运动对象所采用的技术和方法进行了讨论。