在線視頻分割關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、最近幾年，隨著計(jì)算能力的提升，與視頻相關(guān)的應(yīng)用不斷擴(kuò)展，其中很多為實(shí)時(shí)系統(tǒng)，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，視頻會(huì)議系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)往往需要對(duì)視頻中感興趣的物體進(jìn)行精確分割，以便對(duì)相關(guān)的區(qū)域進(jìn)行特殊處理。與傳統(tǒng)的離線視頻分割不同，在線視頻分割不僅要求速度快，而且在分割過(guò)程中不允許進(jìn)行用戶交互，因此對(duì)分割算法的性能和可靠性都有很高的要求，到目前為止還有很多問(wèn)題有待解決。
　　 本文對(duì)在線視頻分割所涉及的一系列關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究，其內(nèi)容和創(chuàng)新工作主

2、要有：
　　 (1)對(duì)在線視頻分割已取得的成果進(jìn)行回顧和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上提出了本文將要研究的四個(gè)問(wèn)題，即靜止背景場(chǎng)景的魯棒分割、動(dòng)態(tài)背景場(chǎng)景的實(shí)時(shí)分割、分割的自動(dòng)初始化以及對(duì)分割結(jié)果的實(shí)時(shí)后處理。
　　 (2)提出了一種基于置信度的顏色分布模擬方法，以改善對(duì)靜止背景場(chǎng)景視頻分割的魯棒性。該方法通過(guò)估計(jì)全局顏色模型和背景模型的置信度，使得二者在每個(gè)像素上都能達(dá)到最優(yōu)組合，從而大大減少了前、背景包含的相似顏色所引起的錯(cuò)誤。<

3、br>　　 (3)提出了一種實(shí)時(shí)的遞推式視頻分割算法，將在線視頻分割推廣到視點(diǎn)移動(dòng)的情況。其核心是一個(gè)基于時(shí)間連續(xù)性的的局部顏色模型，該模型不僅比全局顏色模型更精確，而且可以被實(shí)時(shí)構(gòu)造。利用該模型可在沒(méi)有背景信息的情況下，將上一幀的分割結(jié)果精確地傳遞到當(dāng)前幀，從而使得對(duì)動(dòng)態(tài)背景場(chǎng)景的實(shí)時(shí)分割成為可能。
　　 (4)提出了一種在線視頻分割的自動(dòng)初始化方法。傳統(tǒng)的在線視頻分割初始化要求提供背景圖或第一幀的分割結(jié)果，或者需要針對(duì)特定

4、的場(chǎng)景進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，在實(shí)際應(yīng)用中顯得很不方便。本文方法基于一種新的運(yùn)動(dòng)分割算法，該方法無(wú)需進(jìn)行學(xué)習(xí)，即可在前景運(yùn)動(dòng)時(shí)從兩相鄰幀中提取出前景的完整分割。
　　 (5)提出了一種實(shí)時(shí)的分割后處理算法，以消除二值分割在邊界附近的微小誤差。二值分割的結(jié)果在邊界附近容易出錯(cuò)，從而造成閃爍。傳統(tǒng)的方法都通過(guò)對(duì)邊界進(jìn)行模糊來(lái)改善合成效果，但結(jié)果往往不夠理想，而較復(fù)雜的方法又不能達(dá)到實(shí)時(shí)。本文所提出的后處理算法能夠同時(shí)滿足對(duì)精度和速度的要求，從