在線視頻分割關(guān)鍵問題研究.pdf

1、最近幾年，隨著計算能力的提升，與視頻相關(guān)的應(yīng)用不斷擴展，其中很多為實時系統(tǒng)，如增強現(xiàn)實系統(tǒng)，視頻會議系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)往往需要對視頻中感興趣的物體進行精確分割，以便對相關(guān)的區(qū)域進行特殊處理。與傳統(tǒng)的離線視頻分割不同，在線視頻分割不僅要求速度快，而且在分割過程中不允許進行用戶交互，因此對分割算法的性能和可靠性都有很高的要求，到目前為止還有很多問題有待解決。
　　 本文對在線視頻分割所涉及的一系列關(guān)鍵問題進行了研究，其內(nèi)容和創(chuàng)新工作主

2、要有：
　　 (1)對在線視頻分割已取得的成果進行回顧和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上提出了本文將要研究的四個問題，即靜止背景場景的魯棒分割、動態(tài)背景場景的實時分割、分割的自動初始化以及對分割結(jié)果的實時后處理。
　　 (2)提出了一種基于置信度的顏色分布模擬方法，以改善對靜止背景場景視頻分割的魯棒性。該方法通過估計全局顏色模型和背景模型的置信度，使得二者在每個像素上都能達到最優(yōu)組合，從而大大減少了前、背景包含的相似顏色所引起的錯誤。<

3、br>　　 (3)提出了一種實時的遞推式視頻分割算法，將在線視頻分割推廣到視點移動的情況。其核心是一個基于時間連續(xù)性的的局部顏色模型，該模型不僅比全局顏色模型更精確，而且可以被實時構(gòu)造。利用該模型可在沒有背景信息的情況下，將上一幀的分割結(jié)果精確地傳遞到當前幀，從而使得對動態(tài)背景場景的實時分割成為可能。
　　 (4)提出了一種在線視頻分割的自動初始化方法。傳統(tǒng)的在線視頻分割初始化要求提供背景圖或第一幀的分割結(jié)果，或者需要針對特定

4、的場景進行離線學(xué)習(xí)，在實際應(yīng)用中顯得很不方便。本文方法基于一種新的運動分割算法，該方法無需進行學(xué)習(xí)，即可在前景運動時從兩相鄰幀中提取出前景的完整分割。
　　 (5)提出了一種實時的分割后處理算法，以消除二值分割在邊界附近的微小誤差。二值分割的結(jié)果在邊界附近容易出錯，從而造成閃爍。傳統(tǒng)的方法都通過對邊界進行模糊來改善合成效果，但結(jié)果往往不夠理想，而較復(fù)雜的方法又不能達到實時。本文所提出的后處理算法能夠同時滿足對精度和速度的要求，從