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文檔簡介
1、數(shù)字視頻序列中運(yùn)動目標(biāo)檢測的目的是,把作為一個整體的視頻圖像序列,通過一定的方法分割出具有意義的運(yùn)動對象實體.運(yùn)動目標(biāo)檢測在很多領(lǐng)域中有著重要的作用.例如,在計算機(jī)視覺中,運(yùn)動體分割是對象識別的首要步驟,在圖像壓縮編碼中,可以通過視頻分割提高壓縮的效率.近年來,由于MPEG2,MPEG4的發(fā)展提出了基于內(nèi)容的編碼方法,要實現(xiàn)對不同內(nèi)容進(jìn)行不同編碼,首先需要將視頻序列通過對不同對象的檢測,分割成有一定語義的區(qū)域. 這些年來,圖像和
2、視頻分割技術(shù)作為一個研究熱點,國內(nèi)外的專家學(xué)者也提出了很多有效的分割算法,但是由于視頻圖像本身內(nèi)容復(fù)雜,加上受到噪聲的影響,并且視頻圖像各有特點,目前還不存在一種通用的、對各類視頻都有效的解決方案. 本論文設(shè)計了一種基于碼書的視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測算法.對于視頻序列的每個像素點,分別提取山特征參數(shù)組成為一個碼矢量.碼矢量給出了每個像素點在該段視頻中的變化特性分布.因為一個碼矢量對應(yīng)于一個模型,所以一個像素點的碼書足以全面描述該段視頻中
3、的像素變化. 對一段屬于同一個鏡頭的視頻圖像序列,相同位置處的像素點存在一定的相關(guān)性,因此每個像素點對應(yīng)的碼矢量可以通過背景模型的一種聚類準(zhǔn)則來進(jìn)行聚類,在聚類得到的每個像素點的碼書中,碼矢量的個數(shù)都是不相同的,所以對背景的模型描述更加靈活、豐富,所得到的背景碼書中既包括長期不變的固定背景,也有一些類周期運(yùn)動的動態(tài)背景存在. 本文的方法可以處理的場景包括背景運(yùn)動或背景光線在發(fā)生變化的情況,對壓縮后的視頻也可以進(jìn)行準(zhǔn)確的檢
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