無監(jiān)督視頻對象分割方法的研究.pdf

1、視頻對象分割技術是模式識別、機器視覺領域的一個重要研究方向，其在智能監(jiān)控、視頻檢索、目標識別、交互式視頻娛樂等方面都有廣泛的應用前景。國內外很多學者已經對視頻分割技術做了大量的研究，但仍然有很多難題沒有解決，如需手動標注分割對象、在自動分割時效果不佳、分割速率慢、魯棒性不好等問題。本文主要圍繞無約束視頻分割中自動分割地效果與分割速率這兩方面進行研究。具體研究內容和成果如下：
　　1、詳細介紹了視頻對象分割的基礎：圖像分割算法與圖論

2、相關知識。然后進一步討論了當前視頻分割的主要方法與分類。在前人的基礎上，提出算法的改進。
　　2、提出了一種新的結合LDOF光流法與區(qū)域掃描線的視頻對象分割方法。該方法首先利用LDOF光流法計算視頻幀中t與t?1時刻像素點的光流，并結合像素點光流梯度和該像素點個鄰近像素的方向導數(shù)來提取出視頻對象的粗略輪廓信息；然后采用區(qū)域掃描線算法，快速準確地檢測出運動對象的輪廓，抑制了過分割及彌補光流場不能精確提取目標邊緣；在得到視頻對象初始輪

3、廓后，對輪廓模型進行學習、建模，最后利用 GrabCut算法精確分割出視頻對象。該方法能夠自動的分割視頻中運動目標，也取得了較好的分割效果和分割速率。N
　　3、提出了一種新的基于約束條件下區(qū)域選擇的視頻對象分割方法。該算法基于幀內得分與幀間得分的總和構建候選視頻對象區(qū)域，利用最大權團算法在候選區(qū)域中選擇對象區(qū)域，這樣就將視頻對象的分割轉化為區(qū)域圖中搜尋最大權團的問題。增加幀內互斥約束與幀間鄰近約束來消除不可靠的區(qū)域選擇引起的無法