基于变化检测的视频对象分割方法研究

摘要

多媒体数据处理技术的发展趋势将是基于内容的处理，这实际上是信息处理的更高阶段，更加向人自身的信息处理方式靠近。MPEG-4及后来的MPEG-7，MPEG-21就是适应这种发展趋势而制定出来的新一代视频编码标准。视频对象的划分和生成是基于内容编码和交互操作的关键和基础，直接影响着编码器的性能和视频描述的有效性。然而，在MPEG-4和MPEG-7标准中仅规定了视频的编解码过程和语法规则，视频对象分割仍然是一个开放的部分。作为未来视频处理领域的一种重要支撑技术，研究视频对象分割具有深远的现实意义和重大的应用价值，吸引了众多国内外专家学者的注意。
　　 本文的主要工作是学习视频分割的相关理论知识，通过查阅相关领域的一些原始文献，对各种视频对象分割算法进行了归类分析，从分割精度、计算复杂度和应用限定条件这几方面来分析算法的优劣，对基于变化检测和时空联合的分割方法进行了深入的分析和研究。在此基础上，将三种不同的基于变化检测的分割方案应用到三种不同的场合，并对分割方案中的主要算法进行研究和分析：用LHS方法采样来估计背景噪声的均值和方差，以确定自适应阈值的大小；用形态学梯度算子对Canny边缘检测后得到的单像素边缘进行增强；用背景分块、噪声点统计的方法来估计场景的完整背景。最后，针对广东科学中心E03展项的特殊需求和应用环境，在综合考虑分割精度、系统时空开销的前提下，提出了适用于该展项展示系统的分割方案。
　　 对各方案的仿真结果表明了这些分割方案在相应应用场合中的有效性，也说明本文的研究工作在理论和实际应用中具有一定的价值，为下一步研究工作打下了基础。