數(shù)字視頻運動分析、對象分割與壓縮傳輸應用技術(shù)研究.pdf

1、該論文以數(shù)字視頻的運動分析、對象分割與壓縮傳輸應用技術(shù)為研究方向,對其中的重要研究點的理論體系、數(shù)理模型、技術(shù)原理、實現(xiàn)方案、算法步驟和實際應用做了深入而細致的研究和論述,取得了許多創(chuàng)造性的研究成果.數(shù)字視頻的高效表征、壓縮傳輸?shù)囊粋€重要基礎(chǔ)是視頻分割與對象提取,而運動分析又是視頻分割的重要基礎(chǔ)之一,所以該論文首先對運動分析模型作了概括性的歸納總結(jié):論述了三維物體運動模型、攝像機成像模型和各種典型的運動場分析技術(shù).在此基礎(chǔ)上研究了運動場

2、光流分析中光流計算的高階項影響,提出了帶有運動位移預補償?shù)慕M合光流分析技術(shù),消除了直接運用光流方程求解幀間高速運動時出現(xiàn)的異常,提高了光流計算的精度.同時還討論了光流計算中用幀間時差分代替時域微分所產(chǎn)生的誤差,提出了逼近式光流分析技術(shù),克服了相應誤差對光流計算所產(chǎn)生的影響,得到了更加準確的運動場分析結(jié)果.并通過大量的實驗證明了上述兩種技術(shù).在運動分析的基礎(chǔ)上,該論文接著從兩個方面研究了視頻分割和對象提取:一方面研究了背景估計與合成,并通

3、過背景對其它視頻對象進行分割與提取;另一方面通過灰度形態(tài)學進行視頻分割.在基于背景的視頻分割方法中,首先需要分解出視頻序列中的背景信息,所以該論文分析了數(shù)字視頻的背景與前景分解描述模型,分別討論了在攝像機靜止和運動條件下的背景估計與合成算法.在背景信息獲取之后,該論文結(jié)合實際工程應用對基于背景差的視頻分割與對象提取進行了論述,著重討論了視頻序列中定軌道區(qū)域運動目標流分析技術(shù),通過幀間時空位置與灰度特征組合相似性算子實現(xiàn)了分割后的運動目標

4、跟蹤,在此基礎(chǔ)上結(jié)合背景區(qū)域的軌道劃分信息,對大視場觀察條件下的運動目標流按軌道進行了分解,對小視場觀察條件下的定軌道運動目標進行了特定空間位置采樣.最后結(jié)合工程應用,對交通路口實際拍攝的車流交通視頻序列進行了分析處理,取得了較好的實驗結(jié)果.綜上所述,該論文圍繞著數(shù)字視頻運動分析、對象分割、高效表征與壓縮傳輸這條主線展開論述,并且上面所提出的眾多理論和技術(shù)正是該論文的創(chuàng)新點所在,論文正文中對這些新理論和新技術(shù)進行了深入細致的分析和論述,