基于静止分割和变化检测的视频对象跟踪

摘要

该论文介绍了MPEG4视频标准的预处理及其视频对象分割和跟踪的算法的实现.该文提出了一种适当地联合了时间域和空间域分割结果的视频对象分割和跟踪算法.在不需要事先了解视频对象的时-空域信息的情形下,该文所采用的算法可以检测出在静止摄像镜头下当前某一帧的视频对象.在此,经过静止分割后可以获得在语义上同质性的区域,具体的过程主要包括四步:图像简单化,梯度估计,分水岭算法检测和区域合并.为了获得时间上关联的运动对象模板,对时间域上的分析采用后面跟着边界平滑技术的变化检测方法.同时,还得估算运动矢量域.在此之后,在运动矢量的帮助下,联合时间域和空间域的结果来跟踪对象.尽管所跟踪的对象经历了某种形变,仍旧能得到一个很好的结果.

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

第一节 引言

第二节 视频对象

第二章 系统的方案设计

第一节 对象分割算法的研究现状

第二节 本文的系统方案

第三章 运动矢量

第一节 块匹配法

第二节 光流法

2.1光流方程

2.2 Horn-Schunk法

2.3块匹配法和光流法的比较

第四章 时域分割

第一节 算法原则

第二节 场景变化检测

第三节 初始CDM计算

3.1一些定义

3.2基于单点的判断准则

3.3基于窗口的判断准则

3.4基于窗口统计法的分析

第四节 采用MAP的缓和技术

4.1 MAP估计

4.2边界平滑

4.3判定门限推导和分析

4.4实验结果的分析

4.5对象模板的时间同一性

第五节 对象模板的估计

5.1简单化CDM

5.2消除未覆盖区域

5.3适应于原始边界信息

第五章 空间分割

第一节 图像简单化

1.1腐蚀与膨胀

1.2形态开和形态闭

1.3重构开和重构闭

第二节 梯度估计

第三节 Watershed算法

第四节 区域合并

第六章 联合时空域分割

第一节 时域分割结果及分析

第二节 联合时空域分割

2.1基本的联合时空域分割

2.2改进的联合时空域分割

2.3采用预先勾勒的时空域分割

附录A

附录B

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文目录

致谢