视频图像序列中运动对象分割算法的研究

摘要

视频对象分割技术作为多媒体技术应用的一个主要方面，在视频编码、检索、多媒体交互和计算机视觉中有着极为重要的应用。它是基于内容的视频应用的基础，其分割效果的好坏将直接影响后续的视频应用。尽管人们对基于对象的视频编码做了大量的研究工作，但到目前为止，还没有一种通用的方法能够有效地将物体模型从景物中分割出来，大部分的算法都是针对具体的情况。视频对象分割在许多领域有着很广泛的应用，其中在低比特率下的多媒体领域应用更是与日俱增，然而目前很少有针对这种情况的分割算法，因此逐渐成为当前视频研究领域的热点之一。
　　本文阐述了数字图像分割的基础理论，分析了现有的视频序列中运动对象分割算法，针对低比特率视频序列，提出了一种简单高效的运动对象分割算法，并利用大量的视频序列对其进行了仿真。
　　因为在新闻播报、视频会议等低比特率多媒体应用的视频序列中，视频对象运动较为缓慢，对象内部和背景变化较小，而对象与背景边界交叠的部分，由于对象的运动，在一定范围内，其轮廓在帧间会有明显的变化。但是两帧之间的变化并不能完全地反映在对象的全部边界上，根据统计特性，如果选取足够多的连续帧，计算其累积帧差，对象的实际轮廓将被包含在由累积帧差得到的对象边界中。因此，本文算法首先利用累积帧差，弥补了两帧帧差所得边界的不完整性，得到准确的运动对象的定位；然后，对得到的帧差图像进行阈值化处理和形态学处理，得到完整的运动对象掩模；对背景相对复杂的视频序列，采用时空结合的方法来获得帧差模板，其中空域分割采用“canny”算子；最后，扫描填充运动对象掩模提取运动物体，得到分割图像。
　　实验结果表明该算法简单高效，同时兼顾运动图像分割效果和实时性两个重要的原则，特别适合应用于视频会议、可视电话和新闻播报等场景中。

目录

中文摘要

ABSTRACT

符号说明

第一章 绪论

1.1 研究背景与选题意义

1.2 研究目标与主要工作

1.3 论文内容安排

第二章 数字图像分割基础

2.1 数字图像的基本知识

2.1.1 数字图像的描述

2.1.2 数字图像的矩阵表示

2.1.3 数字图像的几点概念

2.2 典型的图像分割方法

2.2.1 阈值法

2.2.2 边缘检测法

2.2.3 基于形态学的静止图像分割

第三章 视频图像序列中运动对象分割算法综述

3.1 引言

3.2 基于运动的分割技术

3.2.1 运动

3.2.2 运动估计与运动补偿

3.2.3 运动区域的分类

3.2.4 典型的基于运动的分割算法

3.3 时空分割算法

3.3.1 时域分割

3.3.2 空域分割

3.3.3 时空联合分割

3.4 交互式分割方法

3.5 视频分割算法的性能分析

3.5.1 视频分割算法的评价标准

3.5.2 视频分割算法的对比分析

第四章 一种基于低比特率序列的运动对象分割算法

4.1 算法流程

4.2 预处理

4.3 获取帧差模板

4.3.1 累积帧差

4.3.2 二值帧差模板的求取

4.3.3 形态学处理

4.4 视频运动对象的提取

第五章 算法测试与性能分析

5.1 仿真环境

5.2 分割精度测试

5.3 运行时间测试

5.4 性能分析

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士研究生期间发表论文

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