基于視頻光照和紋理信息的動態(tài)目標分割與提取.pdf

1、作為計算機視覺領(lǐng)域的基礎課題之一,分割算法其相關(guān)研究已有幾十年的歷史。隨著科學技術(shù)的發(fā)展,近幾年來的關(guān)注重點轉(zhuǎn)移到對視頻的分割研究中,并提出了很多相關(guān)的算法。其結(jié)果也常常被用于其它視覺課題及應用中,例如物體跟蹤,識別以及視頻分類等。由于物體分割本身的復雜性,為得到精確的結(jié)果,常常需要加入用戶交互過程,且因視頻分割中需要處理大量數(shù)據(jù),對算法的有效性也有一定的要求。因此本文中使用graph-cut技術(shù),作為將前景物體從視頻中分割出來的基礎算

2、法。該技術(shù)的挑戰(zhàn)則在于如何有效地使用并綜合各個線索信息從而得到滿意的分割結(jié)果。
　　在本文提出的視頻分割算法中,綜合使用了顏色、紋理和運動線索,從而得到空間與時間域內(nèi)均連續(xù)的分割結(jié)果。為了減少因光照條件變化而對分割產(chǎn)生的影響,文中還使用了自引用圖像技術(shù)對圖像進行預處理。顏色作為物體最基礎的屬性,其表達方式,即色彩空間的選擇作了也進行了詳細的研究。Texton技術(shù)被用作提取視頻圖像中紋理信息,而光流技術(shù)并用于得到視頻中的運動信息。為