基于時(shí)空聯(lián)合的視頻對(duì)象分割算法研究.pdf

1、作為MPEG-4視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中重要的一個(gè)組成部分，面向?qū)ο蟮囊曨l編碼技術(shù)是提高編碼效率的關(guān)鍵，而一個(gè)高效提取視頻對(duì)象的視頻分割算法是面向?qū)ο缶幋a的基礎(chǔ)。由于受實(shí)際環(huán)境中各種因素的影響，現(xiàn)有的視頻分割技術(shù)并不具備通用性，在復(fù)雜的視頻場景中，分割效果明顯下降。因此如何提視頻分割算法的適應(yīng)性已經(jīng)成為視頻分割領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 本文針對(duì)前背景變化較小，背景變化小但噪聲影響較大，前景有較大局部運(yùn)動(dòng)等幾個(gè)常見的視頻場景進(jìn)行了研究，提出了一種基

2、于時(shí)域多幀差分和空域改進(jìn)分水嶺變換的視頻對(duì)象分割算法。在時(shí)域中根據(jù)多幀灰度差異獲取差分圖像，用高斯聚類算法消除背景噪聲，通過形態(tài)學(xué)處理得到時(shí)域分割掩模。在空域中用小波變換去除冗余信息，再通過改進(jìn)的分水嶺變換進(jìn)行空域分割，解決過分割的問題。在時(shí)空融合中，先降低判決閥值進(jìn)行粗分割，去除空域分割中大部分背景信息。然后以一定的權(quán)值參考當(dāng)前分割區(qū)域的相鄰分割區(qū)域的時(shí)域隸屬度值，重新確定區(qū)域隸屬度進(jìn)行細(xì)分割。最后通過逆小波變換，得到全分辨率下的視頻

3、對(duì)象。實(shí)驗(yàn)表明，本該算法在背景噪聲較大且前景物體運(yùn)動(dòng)較大的場景中能獲得較好的分割效果。 本文將時(shí)空聯(lián)合分割算法應(yīng)用到了步態(tài)識(shí)別和圖像修復(fù)領(lǐng)域兩個(gè)領(lǐng)域。在步態(tài)識(shí)別中，先進(jìn)行時(shí)空聯(lián)合分割得到識(shí)別對(duì)象，再提取對(duì)象特征矢量建立模板庫，最后通過計(jì)算測(cè)試對(duì)象與模板的距離進(jìn)行識(shí)別；在圖像修復(fù)中，先用高斯聚類得到時(shí)域掩模，再用時(shí)空聯(lián)合算法分割圖像，然后待修復(fù)區(qū)域在分割結(jié)果中搜索匹配區(qū)域，最后修復(fù)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，時(shí)空分割算法能一定程度上提高步