基于運(yùn)動(dòng)視差的動(dòng)態(tài)時(shí)空域模型的視頻分割算法的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割主要目的是從連續(xù)視頻幀中準(zhǔn)確地分離出包含特定視覺效果的運(yùn)動(dòng)物體。其應(yīng)用范圍極其廣泛,覆蓋了智能交通、視頻安全監(jiān)控、國(guó)防、航空航天和天體研究等領(lǐng)域。目前,針對(duì)特定運(yùn)動(dòng)物體的分割算法的研究已取得了很大的進(jìn)展,出現(xiàn)了不少著名的算法。但是這些算法大多適用于視頻監(jiān)控之類攝像機(jī)固定的特定應(yīng)用中,對(duì)于更廣泛的攝像機(jī)不固定、運(yùn)動(dòng)對(duì)象類型不限定的應(yīng)用領(lǐng)域,目前已有的算法還不能很好的適應(yīng)。對(duì)于一般化的應(yīng)用場(chǎng)景,攝像機(jī)視角的變化導(dǎo)致視頻分割的

2、背景是無(wú)規(guī)則地變化的,這使得基于背景建模這一類經(jīng)典的分割算法無(wú)法對(duì)視頻的背景進(jìn)行正確建模。另一方面,由于對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)象類型不限定,導(dǎo)致基于事先樣本訓(xùn)練分類來(lái)進(jìn)行分割的算法無(wú)法獲得良好的效果。因此,如何在攝像機(jī)不固定、運(yùn)動(dòng)對(duì)象類型不限定的場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的自動(dòng)分割成為當(dāng)前研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。針對(duì)當(dāng)前視頻分割研究的現(xiàn)狀和趨勢(shì),作者大量的研究和學(xué)習(xí)了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有視頻分割算法,提出了兩種基于目標(biāo)注意理論的視頻分割算法。
  (1)基于運(yùn)動(dòng)對(duì)比時(shí)

3、空視覺注意模型:首先,用SIFT算法來(lái)建立相鄰視頻幀之間特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,并計(jì)算對(duì)應(yīng)關(guān)系之間的差異來(lái)衡量相鄰視頻幀之間存在的運(yùn)動(dòng)差異。以運(yùn)動(dòng)差異為標(biāo)準(zhǔn)建立時(shí)域映射。然后將視頻圖像分割成以超像素為單位的不同區(qū)域,通過(guò)計(jì)算區(qū)域之間的全局特征差異(包括色彩,大小空間距離等因素)來(lái)構(gòu)建視頻空域顯著性映射。在混合的時(shí)空顯著性映射約束下,以超像素區(qū)域?yàn)榛締挝唬?jì)算各單位的顯著性能量來(lái)完成視頻圖像前背景的分割。該模型的優(yōu)勢(shì)是時(shí)空域的顯著映射關(guān)系

4、各自獨(dú)立獲得,并以一種合理的方式組合到一起。此外,以超像素作為分割區(qū)域的做法有一定創(chuàng)新性且能讓分割的邊界更加精確。
  (2)基于四元小波變換的多分辨率時(shí)空模型:首先:通過(guò)四元數(shù)形式的小波變換建立四元金字塔。借助視頻領(lǐng)域幀的相位差來(lái)衡量視頻運(yùn)動(dòng)顯著性并建立起相對(duì)應(yīng)的時(shí)域映射。相位的數(shù)值可以用細(xì)節(jié)濾波器從各級(jí)金字塔中分離出細(xì)節(jié)信息來(lái)計(jì)算得出。另一方面,通過(guò)對(duì)中心周圍多尺度權(quán)重響應(yīng)施以逆四元小波變換來(lái)建立視頻幀的空域顯著性映射。其中多

5、尺度權(quán)重計(jì)算函數(shù)ECSF是從其他文獻(xiàn)中優(yōu)化得到的,中心周圍區(qū)域則是以小波系數(shù)對(duì)應(yīng)位置來(lái)構(gòu)造。最后,以經(jīng)過(guò)合理的篩選和動(dòng)態(tài)混合建立時(shí)空顯著性映射為約束條件,對(duì)視頻圖像的前背景進(jìn)行初次分割,并用Grabcut方法來(lái)優(yōu)化初步分割結(jié)果。這個(gè)分割模型能夠充分利用多分辨率分析理論信息量豐富的優(yōu)勢(shì)。由于結(jié)合了四元數(shù)理論,處理速度上比一般小波變換要快很多。
  實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,采用不同的視頻數(shù)據(jù)對(duì)該算法的有效性進(jìn)行測(cè)試,并與其他分割算法的結(jié)果進(jìn)行比較

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