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1、基于內(nèi)容的視頻信號(hào)和圖像數(shù)據(jù)庫檢索的研究,是近年來非?;钴S的研究領(lǐng)域.它有著極其廣闊的應(yīng)用前景,但解決起來卻又極為困難,難度主要在于計(jì)算機(jī)對(duì)于圖像的理解,很難對(duì)圖像的內(nèi)容進(jìn)行語義上的解釋.檢索從內(nèi)容的層次上可分為基于特征的、基于對(duì)象的和基于知識(shí)的.目前比較成熟的特征索引是顏色、紋理和一些低層的、簡(jiǎn)單的形狀特征和物體間方位關(guān)系等.但在很多情況下,人們感興趣的并不是整幅圖像,而是圖像中的某些區(qū)域或目標(biāo),尤其運(yùn)動(dòng)區(qū)域和目標(biāo).因此,近幾年來,人
2、們提出了基于區(qū)域或目標(biāo)的圖像表示和檢索方法.這種基于對(duì)象的檢索對(duì)圖像不再限于紋理、色彩、形狀等區(qū)域性質(zhì),對(duì)視頻不只是視頻序列的鏡頭分割或句法特征分析,而是基于圖中的主體對(duì)象和視頻的語義分割.運(yùn)動(dòng)對(duì)象的有效分割和提取是基礎(chǔ)性工作.本論文再此方面做了有益的研究和探討,并提出了一種實(shí)用的基于變化區(qū)域檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割方法.傳統(tǒng)的基于變化區(qū)域檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割方法都是利用了相鄰兩幀間的時(shí)域差分來得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息,再用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法消除噪音的干擾,
3、從而完成分割.但這種方法只對(duì)于攝像機(jī)固定的情況是適宜的,對(duì)于攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的情況,方法不可靠.但是經(jīng)過研究和實(shí)踐發(fā)現(xiàn):如果滿足攝像機(jī)拍攝的視場(chǎng)比較大,成像距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于攝像機(jī)的焦距的條件,那么運(yùn)動(dòng)對(duì)象成像區(qū)域較小,幀與幀之間的差異可看作主要由背景的變化所致.本文結(jié)合此特點(diǎn),經(jīng)過簡(jiǎn)單的攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)和場(chǎng)景配準(zhǔn),用幀間差圖像提取運(yùn)動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)信息,并據(jù)此進(jìn)行運(yùn)動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)區(qū)域的提取;結(jié)合運(yùn)動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性進(jìn)行二次檢測(cè).降低了運(yùn)動(dòng)對(duì)象
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