視頻多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)空融合分割技術(shù).pdf

1、當(dāng)今社會(huì)人們對(duì)信息的需求成為信息技術(shù)發(fā)展的主要?jiǎng)恿?作為最重要的信息形式——視頻信息及其處理技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步.視頻信息數(shù)據(jù)量巨大,給存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)傳輸帶來(lái)極大的困難,已成為妨礙數(shù)字視頻技術(shù)應(yīng)用的主要瓶頸,因此需要研究視頻數(shù)據(jù)的高效表征技術(shù).由于在視頻序列中,人們注意及感興趣的主體,一般是運(yùn)動(dòng)的物體,所以現(xiàn)有的視頻分割算法絕大多數(shù)指的是視頻中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的分割,該文也主要研究視頻中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的分割.該文討論了視頻多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)空融合分割技術(shù),建立

2、了這種技術(shù)的系統(tǒng)模型和一般實(shí)現(xiàn)步驟,并指出了其中涉及的關(guān)鍵技術(shù).首先討論和建立了視頻分割的一般理論模型.然后在建立的視頻分割模型的基礎(chǔ)上,從模糊聚類的角度出發(fā)提出了一種視頻運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域自動(dòng)檢測(cè)的方法,即通過(guò)建立的模糊分類準(zhǔn)則在經(jīng)全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的差分圖像中對(duì)運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域和相對(duì)噪聲區(qū)域進(jìn)行劃分,從而得到運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域.最后,討論了視頻對(duì)象的生成技術(shù).通過(guò)空間差分技術(shù)獲得當(dāng)前幀中的邊界特征,再利用時(shí)空融合技術(shù)將運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域和邊界特征相結(jié)合以生成