圖像和視頻中的人物上半身自動(dòng)分割.pdf

1、對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行前景和背景的分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，絕大部分算法都需要用戶(hù)的交互。本文對(duì)圖像分割技術(shù)進(jìn)行了研究，分析了在先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)下進(jìn)行全自動(dòng)前景分割的可能性，并且針對(duì)最為常見(jiàn)的人物上半身圖像進(jìn)行研究，提出了一個(gè)在不需要用戶(hù)手工交互的情況下，獲取人物前景的算法。 該算法首先采用人臉檢測(cè)技術(shù)來(lái)獲取人臉特征點(diǎn)的位置，并利用人體上半身的先驗(yàn)知識(shí)建立人體形狀模型；然后在形狀模型指導(dǎo)下用一種改進(jìn)了的高斯混合模

2、型建立前景背景的顏色模型；最后在形狀模型和顏色模型的基礎(chǔ)上，利用迭代的Graphcut算法獲取精確的前景人物輪廓。 在上述基礎(chǔ)上，我們還提出了一個(gè)在視頻序列中實(shí)時(shí)的人物上半身前景分割算法。在該算法中，我們利用視頻中幀與幀之間的連續(xù)性改進(jìn)分割效果，并且達(dá)到每秒15幀左右的速度。 本文的主要貢獻(xiàn)有： ●提出了一種新的全自動(dòng)圖像前景分割算法，通過(guò)人物上半身圖像，示例了如何充分利用先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)自動(dòng)分割。 ●提出了

3、新的實(shí)時(shí)的人物上半身視頻前景分割方法，與目前少有的其他算法相比更為簡(jiǎn)單高效。 ●改進(jìn)了顏色模型，并提出了人物上半身的形狀模型指導(dǎo)自動(dòng)分割。這些也為其他特定物體自動(dòng)化分割提供了一個(gè)有價(jià)值的參考。 人體是人們?nèi)粘Ｉ钪凶顬槭煜さ奈矬w，也是圖像和視頻中出現(xiàn)最多的物體。本文對(duì)圖像和視頻中的人體進(jìn)行全自動(dòng)分割的工作，在多個(gè)方面均有進(jìn)一步的應(yīng)用價(jià)值，例如更換背景、合成多個(gè)人物、制作非真實(shí)感人物等等，另外在視頻壓縮、虛擬現(xiàn)實(shí)、影視制作