視頻序列中運動前景分割算法的研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，目前第二代視頻編碼標(biāo)準已經(jīng)成為研究和應(yīng)用的主要方面。第二代視頻編碼標(biāo)準完成了從基于像素的第一代編碼向基于內(nèi)容的現(xiàn)代編碼的轉(zhuǎn)變，在這個過程中，一個非常重要的步驟就是從視頻序列中分割提取出人們感興趣的運動對象(前景)。事實上，運動前景的分割是基于內(nèi)容的視頻應(yīng)用的基礎(chǔ)，這些應(yīng)用包括視頻檢索，視頻編碼，多媒體交互和計算機視覺等。可以說，視頻序列中運動前景分割效果的好壞將直接影響到后續(xù)的視頻應(yīng)用。 對于視頻中運動

2、前景的分割，雖然人們已經(jīng)做了大量工作，提出了各種算法，但它們都各有不足。目前還沒有一種通用的方法能夠有效地將運動前景從背景中分割出來，因此視頻序列中運動前景的分割已經(jīng)成為當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域的研究熱點。 本文首先介紹了數(shù)字圖像處理的基本知識和圖像分割的基本內(nèi)容，然后著重介紹了現(xiàn)有的視頻序列中運動前景分割算法。在分析了各種算法的優(yōu)缺點后，叢分割效果和實時性兩個方面出發(fā)，提出了一種高效算法來實現(xiàn)普通視頻序列中運動前景的分割提取。

3、 首先，根據(jù)視頻序列間存在差異這一特點，擯棄了直接采用幀差或累積幀差獲取變化區(qū)域的做法。而是從數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的角度出發(fā)，采取將兩類幀差結(jié)果交集聚類的方法獲取變化區(qū)域，這樣一來，既克服了傳統(tǒng)的兩幀幀差所得邊界的不完整性，又解決了累積幀差方法獲得前景存在的陰影效應(yīng)和離散趨勢。能夠使獲得的變化區(qū)域準確的收斂到前景輪廓附近，同時大大提高了視頻序列的利用率。 然后，采取LHS方法獲取閾值，并對根據(jù)得到的前景輪廓進行閾值化處理和形態(tài)學(xué)操作，得