基于运动信息和矩阵重建的视频背景恢复方法

摘要

近年来,高清视频技术飞速发展且应用广泛。因此对海量数字视频对压缩、处理、传输、储存等各个环节提出了新的挑战。数字视频所捕捉的场景包括前景和背景,将前景和背景分离能降低许多视频分析问题的难度与复杂度,因此成为视频处理中重要的研究方向。本文利用最新的矩阵恢复和填充理论,结合运动信息,研究视频序列的背景提取方法,主要研究成果如下:
　　1)本文先介绍了基于光流方法的运动信息估计,基于两种最新编码方案H.264/AVC和HEVC,通过仿真分析了视频压缩对运动信息估计的影响,获得光流场精度与编码参数之间的关联。
　　2)提出一种基于运动信息与矩阵恢复的视频背景提取方法。该方法先对光流场进行二值化,建立采用运动信息加权的观测矩阵,建立鲁棒主成分分析模型,最后采用凸优化方法求解,得到恢复的背景图像。仿真结果表明,所提的方法在各种类型的视频序列中稳定且准确地提取背景,并优于无运动信息的鲁棒主成分分析方法。

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第一章 绪论

1.1国内外研究现状

1.2本文的研究方法

1.3本文的结构安排

第二章 光流算法原理

2.1运动场与光流场

2.2改进的光流分析法

2.3 LDOF光流法概述

2.4本章小结

第三章 运动信息检测预处理

3.1视频压缩编码对运动检测的影响

3.2视频图像的采集

3.3基于光流的运动检测

3.4视频编码的影响分析

3.5 本章小结

第四章 基于光流的运动信息检测

4.1运动信息检测方法概况

4.2背景减法

4.3帧差法

4.4基于LDOF光流方法的运动信息检测

4.5实验步骤及结果分析

4.6本章小结

第五章 基于矩阵重建的背景提取

5.1矩阵重建简介

5.2矩阵填充

5.3矩阵恢复

5.4本文采用的矩阵重建方法

5.5实验步骤及结果分析

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1全文工作总结

6.2本文工作的核心内容

6.3今后工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢