動態(tài)背景的視頻對象分割算法研究.pdf

1、本文主要研究了靜態(tài)背景和動態(tài)背景的視頻對象分割問題，它是計(jì)算機(jī)視覺、智能安全監(jiān)控、視頻壓縮編碼等視頻分析和處理的關(guān)鍵技術(shù)。視頻對象分割和人工智能、模式識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科聯(lián)系密切，但目前分割算法在魯棒性，精確性，通用性方面仍然面臨較多難點(diǎn)，許多關(guān)鍵技術(shù)仍值得仔細(xì)研究。
　　 本文首先介紹從上世紀(jì)七十年代以來國內(nèi)外對視頻對象分割的研究現(xiàn)狀，分析了視頻對象分割技術(shù)中使用的各類基礎(chǔ)算法和預(yù)處理方法。對靜態(tài)背景的視頻對象分割算法和動態(tài)背

2、景的視頻對象分割算法進(jìn)行深入研究。主要做了以下三方面工作。第一、在對靜態(tài)視頻對象分割技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，采用一種改進(jìn)時空域聯(lián)合視頻對象分割算法。時域上利用改進(jìn)的遞歸高階統(tǒng)計(jì)，空域上利用邊緣檢測技術(shù)中Canny算子。改進(jìn)后的遞歸高階統(tǒng)計(jì)時空域聯(lián)合分割算法利用視頻序列前n幀間信息冗余度和累積幀差，有效減少噪聲效應(yīng)，并能精確檢測運(yùn)動緩慢的視頻對象，克服了經(jīng)典高階統(tǒng)計(jì)算法的不足。第二、針對全局運(yùn)動估計(jì)算法中計(jì)算量大和精度低的問題，采用一種改進(jìn)的快

3、速全局運(yùn)動估計(jì)算法。該算法為解決前景對象對全局估計(jì)的不利影響，僅對圖像特定區(qū)域進(jìn)行全搜索，得出圖像最佳的宏匹配塊運(yùn)動矢量作為改進(jìn)三層金字塔多分辨率模型初始值，在不同的迭代層使用不同迭代模板并利用四參數(shù)仿射模型得出最佳全局運(yùn)動矢量。在影響精度較小的情況下，大大提高全局運(yùn)動參數(shù)估計(jì)速度。第三、利用改進(jìn)后的全局運(yùn)動估計(jì)算法，得出全局運(yùn)動參數(shù)，對原圖像進(jìn)行全局運(yùn)動補(bǔ)償消除背景差異后，運(yùn)用時空域聯(lián)合視頻對象分割算法對圖像進(jìn)行分割，得出完整的動態(tài)背