視頻序列中運動對象的檢測與跟蹤.pdf

1、在過去的十多年里,活動輪廓和可變形模板己受到了計算機視覺領(lǐng)域的廣泛關(guān)注.它們用于圖象序列中指定的運動對象的分割與跟蹤.對基于對象進(jìn)行壓縮編碼的視頻對象分割,數(shù)字視覺效果,檢測視頻對象的出現(xiàn)與消失,基于內(nèi)容的視頻索引中的對象交互,視頻序列中運動對象可視邊界的分割與跟蹤都是一個重要的問題.在視頻編碼中,基于內(nèi)容和利用人眼視覺特性的第2代編碼技術(shù)已經(jīng)提出,提取視頻對象可以很大地提高壓縮效率,并為存儲和傳輸提供了便利.在MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)和正在制

2、定的MPEG-7標(biāo)準(zhǔn)中提出了基于對象的檢索和瀏覽技術(shù).在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的WEB技術(shù)中,我們需要提取視頻對象,以對靜止或動態(tài)場景進(jìn)行查詢和交互.另外在模式識別、計算機視覺、視頻檢索等領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用.隨著MPEG-4壓縮標(biāo)準(zhǔn)的制定,分割及跟蹤視頻運動對象的研究顯得極其重要.在MPEG-4視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中,為了實現(xiàn)基于視頻內(nèi)容的交互功能,其視頻序列的每一幀由視頻對象面(VOP)來表示.為了生成視頻對象面,需要對視頻序列中的運動對象進(jìn)行有效的

3、分割;并跟蹤運動對象隨時間的變化,為此提出并實現(xiàn)了一種用于分割及跟蹤視頻運動對象的時空聯(lián)合方法.時間分割中采用連續(xù)幀間差的統(tǒng)計假設(shè)檢驗,確定運動對象的位置,自動地分離出運動區(qū)域與背景區(qū)域;空間分割中則采用基于顏色的區(qū)域增長算法來精確地提取運動對象的輪廓;最后,將提取到的運動對象作為模板,對后續(xù)的視頻序列,用基于Hausdorff距離度量匹配,來跟蹤并提取后續(xù)幀中運動對象.該文采用的分割順序是先時間分割后空間分割,這樣只須對主要運動區(qū)域進(jìn)

4、行區(qū)域增長的分割,有利于縮短空間分割的時間.對于背景簡單的圖象序列,結(jié)合運動檢測的結(jié)果采用排除的方法很快就能排除數(shù)目較少的那些不屬于對象的區(qū)域,提取出具有精確邊界的對象.對于背景復(fù)雜的或者對象紋理比較一致的圖象序列,適當(dāng)選擇投影時某一區(qū)域中屬于運動象素點的比值,該算法也能提取出對象,具有一定的魯棒性.目前所有視頻序列對象跟蹤算法中模板匹配算法是最快速有效的,因此該文采用了基于Hausdorff距離度量來跟蹤運動對象的變化,實驗結(jié)果證明,