数字多媒体视频目标区的智能拾取仿真研究

摘要

cqvip:数字多媒体视频作为一种采集输入视频流,具有严重的动态波动与噪声干扰等特点,现有方法很难对其中的目标区进行精确快速的拾取。为解决上述问题,提出了融合像素空间关系与阴影判别的混合高斯模型。为了尽可能完整的描述多媒体视频帧,采用帧图像的像素特征建立混合高斯模型,来描述帧图像的信息,并根据更新计算,实时得到帧图像的动态变化,通过像素状态从而剥离出目标区。由于视频流易受噪声影响,根据像素空间关系得出邻域像素间的约束条件,从而避免噪声像素带来的干扰,另外针对目标区拾取易受物体阴影影响,采用HSV三要素过滤帧图像中的阴影像素。通过仿真结果,证明了融合像素空间关系与阴影判别的混合高斯模型能够有效应对数字多媒体视频的复杂特性,适应性更好,且具有良好的拾取精度与速度。