基于對象的視頻摘要關(guān)鍵技術(shù)研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著科技的發(fā)展以及我國安保工作日益增強，各地監(jiān)控視頻的數(shù)量呈幾何形式的增長，在這種情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)視頻壓縮，將不同時間不同空間中出現(xiàn)的物體在盡可能短的時間內(nèi)同時播放，從而提高瀏覽效率的視頻摘要技術(shù)近年來得到了廣泛應(yīng)用。由于視頻摘要是將所有運動目標(biāo)在短時間內(nèi)同時呈現(xiàn)，因而運動物體之間經(jīng)常出現(xiàn)碰撞重疊遮蓋等現(xiàn)象，并且很難從最終的視頻摘要運動物體出現(xiàn)順序中看出運動物體之間的時間因果關(guān)系；視頻摘要在視覺效果上也經(jīng)常出現(xiàn)運動管道與背景圖像顏色混疊

2、等現(xiàn)象。因此，對視頻摘要算法的改進(jìn)和研究顯得尤為重要。
　　本文針對上文所述的摘要視頻中運動物體之間易出現(xiàn)碰撞重疊覆蓋等現(xiàn)象，從運動物體的出現(xiàn)順序難以判斷運動物體之間的時間因果關(guān)系，以及摘要中的運動目標(biāo)與摘要背景易出現(xiàn)顏色混疊的現(xiàn)象等特點，著重對基于對象的視頻摘要關(guān)鍵技術(shù)，即基于能量最小化的運動物體在視頻摘要中的排列技術(shù)以及使運動物體與摘要背景圖像實現(xiàn)無縫融合的技術(shù)等進(jìn)行了研究，主要的工作內(nèi)容有以下幾點：
　?。?）設(shè)計基于

3、對象的視頻摘要技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并提出了基于對象的視頻摘要的總體技術(shù)框架。本文設(shè)計了基于對象的視頻摘要技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以保證不同技術(shù)模塊之間的數(shù)據(jù)傳輸調(diào)用的一致性和數(shù)據(jù)可復(fù)用性，同時，本文還提出了基于對象的視頻摘要的總體技術(shù)框架，該框架為今后可能出現(xiàn)在基于對象的視頻摘要中的各種不同的功能預(yù)留了API接口，可適用于不同領(lǐng)域?qū)σ曨l摘要技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展。
　?。?）研究實現(xiàn)了運動物體碰撞能量與時間一致性能量的算法。視頻摘要中運動物體之間

4、存在碰撞重疊現(xiàn)象和難以從視頻摘要的運動物體出現(xiàn)順序判斷運動物體之間的因果關(guān)系的問題，本文針對這些問題在傳統(tǒng)能量算法的基礎(chǔ)上添加了對運動管道矩陣相關(guān)性的判斷及運動物體運動方向判斷，并重新定義了時間一致性能量算法，成功解決了視頻摘要中運動物體碰撞重疊和缺乏時間邏輯性的問題，與經(jīng)典算法相比計算效率顯著提高。
　?。?）改進(jìn)了基于泊松編輯的運動管道與視頻摘要背景圖像之間的圖像融合算法。針對視頻摘要中運動管道與背景圖像中內(nèi)容相同，但由于光照

5、等條件的不一致性導(dǎo)致二者像素值出現(xiàn)反差的現(xiàn)象，本文在泊松編輯的基礎(chǔ)上對管道尋找最優(yōu)邊界，減少管道殘留背景像素對融合的影響，改善了運動管道與視頻摘要背景圖像顏色混疊的現(xiàn)象,使融合后的圖像運動管道與背景圖像銜接自然，過渡連續(xù)，從而提高用戶對視頻摘要的視覺效果。
　　（4）利用聚類算法實現(xiàn)了基于對象的視頻摘要內(nèi)容智能去冗余。利用k-means聚類算法實現(xiàn)對運動管道的分類，提取具有內(nèi)容冗余的運動管道并對其進(jìn)行去冗余處理。實驗結(jié)果表明，與未