CBR中基于区域的视频分割技术

基于内容检索方法的提出,对视频对象的处理提出了新的要求.随着M PEG-4基于内容功能的提出以及M PEG-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.文章从构成视频对象的区域出发,介绍了阈值分割、区域生长算法等视频分割技术,并对视频分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨.     

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。     

视频对象分割技术研究

视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术。介绍了视频对象分割的相关理论概念,对其各种算法分类进行了详细阐述,并对现有的基于运动分割算法进行了分析。重点研究了时下比较热门的2种算法,即基于时域信息分割法和时空域信息联合分割算法,同时分析了当前视频分割技术的研究现状、尚存在的问题,有针对性地提出了未来工作应重点研究的几方面内容。     

基于模板匹配的视频对象分割

视频对象分割是MPEG-4标准关键技术.本文结合模板匹配和基于运动估值和补偿的对象跟踪方法,提出了一种可以从复杂场景中分割出MPEG-4视频对象的新方法.在使用运动估值和补偿得到分割掩膜后,以初始帧对象颜色为模板,在当前帧的轮廓边界区域通过模板匹配检测对象,使轮廓精确化.本文方法在一定范围内有效解决了遮挡问题,并能够以初始帧跟踪任意长序列中的对象.     

基于可变形模板的视频对象分割

提出一种基于原型的可变形模板进行图像分割的算法，从而可以将感兴趣的视频对象从静止的复杂背景中提取出来，首先定义一个原型模板来特征化感光趣的视频对象，得到一个先验概率密度函数的一个将运动信息与边缘方向结合起来的似然函数，然后应用贝叶斯准则将两者结合起来，得到后验概率密度函数。求它的最大值，从而确定对象的位置。     

彩色空间的视频对象自动分割

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。     

视频运动对象分割技术的研究

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。     

视频对象分割技术与应用

随着MPEG-4基于内容的功能的提出,视频对象分割技术成为视频处理领域的研究热点,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,介绍视频对象分割所涉及的关键技术,详细讨论基于时空联合的分割算法,并且探讨视频对象分割技术在视频会议、交通流视频监测等领域的应用。     

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。     

MPEG-4视频对象分割技术

随着MPEG-4,MPEG-7的研究发展,其基于内容的编码和面向对象的存取和操纵技术日益得到人们的重视。基于对象的视频图像分割是实现MPEG-4基于内容的编码和交互功能的关键。视频图像分割方法分为自动分割法和半自动分割法两种。结合视频分割的发展趋势,深入介绍了基于对象的视频分割的主要技术及国内外的最新研究算法,包括数学形态学算法以及活动轮廓模型(蛇模型)在该领域的应用,并分析了当前视频分割技术尚存在的问题和研究前景。     

基于内容的视频检索技术

从分析基于内容的视频检索的优点和系统结构出发，在介绍基于内容的视频检索的一般步骤的基础上，对基于内容的视频检索中的关键技术和多种算法进行了描述和分析，并介绍了基于内容的视频检索的一些最新方法。最后，对基于内容的视频检索提出一些值得进一步研究的问题。     

基于对象的视频分割算法研究与实现

通过对连续3帧图像进行二次差分，自适应估计差分图像的噪声特征参数并滤除噪声，结合边界信息进行数学形态学运算，最终提取运动目标。实验结果证明，该方法能够从背景不变的图像序列中较好的提取出视频运动对象，具有较强的鲁棒性。     

基于目标匹配的视频对象跟踪算法

视频对象分割算法的性能好坏将直接影响MPEG-4编码产品的质量。连续两次差分后自适应处理，对差分图像取交集获得运动对象的边界，形态学处理后获得二值分割掩模进而提取运动目标。基于改进的Hausdorff距离度量法对后续帧中视频对象进行跟踪。实验结果证明，该方法能够从背景不变的图像序列中较好的提取出运动对象，具有较强的鲁棒性。     

基于时空信息的自动视频对象分割算法

提出一种在通用视频序列中从背景里分离出运动对象的方法.首先,使用全局运动估计和补偿、场景变化检测技术进行预处理.然后,使用四阶统计显著性检测方法从帧差图像中分离出前景和背景,并使用连通成分标记算法和一连串形态学开启、闭合操作得到修正后的二值模板图.接着,使用对称差分技术消除覆盖\显露的背景以及部分噪声.最后,使用模板匹配和更新,不仅能够得到快速变化的对象,而且能够得到视频对象暂时停止运动的部分.     

视频对象分割研究的发展

讨论了视频对象分割技术的发展及研究现状，介绍了时域分割、空域分割以及时空联合分割等技术，提出了一种基于累积帧差的视频对象分割算法。     

Automatic segmentation of video object planes in MPEG-4 based on spatio-temporal information

Segmentation of semantic Video Object Planes (VOP‘s) from video sequence is a key to the standard MPEG-4 with content-based video coding. In this paper, the approach of automatic Segmentation of VOP‘s Based on Spatio-Temporal Information (SBSTI) is proposed. The proceeding results demonstrate the good performance of the algorithm.     

数字视频转换编码技术

针对目前最流行的MPEG－2和MPEG－4两个压缩编码标准，就MPEG－2视频码流之间的转换编码、MPEG－2视频码流转换成MPEG－4码流以及MPEG－4视频码流之间的转换编码中的一些核心问题进行研讨。     

基于MPEG-7的多媒体内容描述方法研究

如何准确地描述多媒体信息是多媒体信息检索必须要解决的问题。文中介绍了MPEG-7标准多媒体内容的描述工具,然后从结构和内容两个方面研究MPEG-7描述多媒体内容的方法,并给出了实际的例子。     

电视台MAM系统视频检索技术的应用研究

随着多媒体技术和计算机网络技术的飞速发展,包括视频在内的各种多媒体数据的数量正以惊人的速度增长,媒体资产管理(MAM)成为当前广播电视行业所面临的一个重要课题,分析目前电视台主流MAM系统检索环节存在的问题,分析MPEG-7标准及其描述工具,并对基于MPEG-7标准的视频检索技术的应用进行深入探讨.     

基于MPEG-4的视频压缩系统的设计

所设计的视频压缩系统是基于MPEG-4的压缩标准进行设计的。可同时完成两路MPEG-4视频压缩，系统支持视频图像实时预览，视频由它直接传送到显存，压缩的码流也由它直接传送到内存，无需主机CPU介入做任何操作，并通过PCI接口传送到内存中，不占用CPU资源。特别适用于数字视频录像机、远程数字监控、网络视频应用等领域。