視頻圖像分割及背景提取算法研究.pdf

1、當(dāng)今時(shí)代，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體信息已經(jīng)成為人們獲取信息的最主要載體，而多媒體技術(shù)也得到快速發(fā)展。視頻圖像分割技術(shù)在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多媒體應(yīng)用中的一個(gè)難題。視頻圖像分割的準(zhǔn)確性直接影響到后續(xù)工作的有效性。至今國(guó)內(nèi)外已經(jīng)提出不少分割算法，但是目前還沒(méi)有一種通用的、可靠的算法。
　　 本文首先介紹幾種常用的圖像分割算法，并對(duì)邊緣檢測(cè)法進(jìn)行MATLAB仿真,然后介紹幾種視頻圖像分割方

2、法。目前常見(jiàn)的視頻圖像分割算法很多種，其中背景差值法能很好地從一段視頻中提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，是現(xiàn)在的研究熱點(diǎn)。本文中選用背景差值法進(jìn)行視頻圖像的分割。在背景差值法中，可靠的背景圖像的獲取是該算法的關(guān)鍵，背景圖像的準(zhǔn)確與否直接影響到最終分割結(jié)果的好壞。在所有的背景提取方法中一共可以分為三類：手動(dòng)獲得、統(tǒng)計(jì)方法和利用背景更新算法獲得背景圖像。手動(dòng)獲得的方法需要在觀察到?jīng)]有前景物體時(shí)用相機(jī)拍攝，對(duì)人力和物力的需求多，而且在很多情況下很難實(shí)現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)

3、方法是用灰度的均值作為背景圖像的灰度，這種方法獲取的背景圖像不具有自適應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。利用背景更新算法提取背景圖像的過(guò)程中背景是不斷更新的，因此具有自適應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。在本文中使用背景更新算法獲取背景圖像。
　　 現(xiàn)有的背景更新算法有Surendra背景更新算法、基于Kalman濾波的背景更新算法和自適應(yīng)的背景模型等。本文中對(duì)這幾種方法進(jìn)行研究并用MATLAB進(jìn)行仿真，這幾種方法在進(jìn)行背景更新的過(guò)程中更新的對(duì)象都是整幅圖像，算法中先

4、求出每個(gè)像素灰度變化值，然后與閾值進(jìn)行比較，灰度變化值小于閾值的像素進(jìn)行更新，反之不更新。用這些方法提取出的背景圖像中有拖影現(xiàn)象。本文中提出一種改進(jìn)的背景更新算法，在該算法中先將圖像分成若干個(gè)塊，對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行更新，最后再把得到的每個(gè)背景塊相加得到最后的背景。對(duì)每個(gè)塊更新時(shí)，先算出塊中像素灰度變化值的均值，再用均值與閾值相比較，若均值小于閾值，則塊被更新，反之塊不更新。在用MATLAB仿真的結(jié)果中可以看出，改進(jìn)的背景更新算法提取出的背景圖

5、像比前幾種算法拖影現(xiàn)象明顯改善，而且能更好地把背景圖像提取出來(lái)。獲得背景圖像后，將當(dāng)前幀圖像與背景圖像做差得到幀差圖像，然后將幀差圖像二值化。圖像二值化時(shí)閾值的選取很重要，文中選取迭代式閾值選擇方法獲得閾值。最后再利用形態(tài)學(xué)處理方法去掉二值化圖像中的孤立點(diǎn)以及填充目標(biāo)物內(nèi)空洞。通過(guò)使用文中提出的改進(jìn)的背景更新方法將背景更精確地提取出來(lái)，使得背景差法后續(xù)的分割結(jié)果得到更好的效果，成功地將目標(biāo)物分割出來(lái)。同時(shí)，整個(gè)分割算法也使背景成功地分割