視頻圖像序列中運動對象分割算法的研究.pdf

1、　　視頻對象分割技術(shù)作為多媒體技術(shù)應(yīng)用的一個主要方面，在視頻編碼、檢索、多媒體交互和計算機視覺中有著極為重要的應(yīng)用。它是基于內(nèi)容的視頻應(yīng)用的基礎(chǔ)，其分割效果的好壞將直接影響后續(xù)的視頻應(yīng)用。盡管人們對基于對象的視頻編碼做了大量的研究工作，但到目前為止，還沒有一種通用的方法能夠有效地將物體模型從景物中分割出來，大部分的算法都是針對具體的情況。視頻對象分割在許多領(lǐng)域有著很廣泛的應(yīng)用，其中在低比特率下的多媒體領(lǐng)域應(yīng)用更是與日俱增，然而目前很少有

2、針對這種情況的分割算法，因此逐漸成為當前視頻研究領(lǐng)域的熱點之一。
　　本文闡述了數(shù)字圖像分割的基礎(chǔ)理論，分析了現(xiàn)有的視頻序列中運動對象分割算法，針對低比特率視頻序列，提出了一種簡單高效的運動對象分割算法，并利用大量的視頻序列對其進行了仿真。
　　因為在新聞播報、視頻會議等低比特率多媒體應(yīng)用的視頻序列中，視頻對象運動較為緩慢，對象內(nèi)部和背景變化較小，而對象與背景邊界交疊的部分，由于對象的運動，在一定范圍內(nèi)，其輪廓在幀間會有明顯

3、的變化。但是兩幀之間的變化并不能完全地反映在對象的全部邊界上，根據(jù)統(tǒng)計特性，如果選取足夠多的連續(xù)幀，計算其累積幀差，對象的實際輪廓將被包含在由累積幀差得到的對象邊界中。因此，本文算法首先利用累積幀差，彌補了兩幀幀差所得邊界的不完整性，得到準確的運動對象的定位；然后，對得到的幀差圖像進行閾值化處理和形態(tài)學(xué)處理，得到完整的運動對象掩模；對背景相對復(fù)雜的視頻序列，采用時空結(jié)合的方法來獲得幀差模板，其中空域分割采用“canny”算子；最后，掃描