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文檔簡介
1、運動估計技術是視頻對象跟蹤的關鍵.也就是說,運動估計的越準,視頻對象的跟蹤精度就越高.常用的運動估計技術是基于塊的運動表示方法,即塊匹配算法(BMA),該文作者曾對其進行過大量深入的研究工作,并取得了階段性的成果.通過塊匹配算法的研究結果表明,塊匹配算法在運算復雜度和恢復圖像信噪比兩者之間取得較好的折衷,比較適合于處理平移運動,但是不能很好地處理旋轉、縮放等復雜運動,且運動邊界容易產生比較明顯的“塊效應”(Block Artifacts
2、),尤其對于非剛性和變形目標的運動補償計算顯得很困難.另外,由于視頻信息的應用要求已逐漸由播放型轉向基于內容(Content-based)的訪問操作型,基于塊的視頻表示方法很難進行基于內容交互(編輯、操作、訪問等)以及通過精確的運動和邊界建模進行內容自適應的視頻處理.為了解決基于塊的運動表示方法中存在的問題,該文主要采用基于網(wǎng)格模型的運動表示方法作為視頻對象跟蹤研究的主要理論基礎.構造基于對象特征的網(wǎng)格(Object-based Mes
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