基于人眼檢測的視頻前景自動(dòng)提取算法研究.pdf

1、圖像與視頻是信息的主要傳播方式之一，近年來針對圖像視頻重組整合的問題研究已經(jīng)成為了數(shù)字圖像處理技術(shù)中的熱點(diǎn)方向。針對USB視頻中的單人聊天視頻，即人物的正面上半身視頻，本文主要對基于人眼檢測的自動(dòng)交互算法、單張圖像前景提取算法和視頻前景提取算法進(jìn)行了研究，提出了一種基于人眼檢測的視頻前景自動(dòng)提取算法。首先，自動(dòng)檢測人眼對象，完成前景與背景的自動(dòng)交互，獲取確定前景和確定背景的區(qū)域位置；其次，利用確定前景和確定背景自動(dòng)提取視頻中第一幀圖像的

2、前景與背景；最后，利用第一幀圖像的前景和背景，自動(dòng)擴(kuò)展到后續(xù)視頻幀的前景提取過程。主要研究成果如下：
　　1.基于人眼檢測的自動(dòng)交互：本文提出了一種改進(jìn)的Real-Adaboost算法，結(jié)合EOH(邊緣方向直方圖)特征和Haar特征取代傳統(tǒng)的單一特征，使得算法訓(xùn)練時(shí)，可用較少的訓(xùn)練樣本獲到較高的檢測率，同時(shí)大大減少了樣本訓(xùn)練時(shí)間。然后基于人眼檢測結(jié)果，結(jié)合人體兩眼之間的距離與頭部和身體等部位的比例關(guān)系等先驗(yàn)信息，確定人體上半身和非

3、人體上半身的某些區(qū)域，即確定前景和確定背景區(qū)域，自動(dòng)地完成交互式步驟，取代傳統(tǒng)的手工交互式獲取確定前景和確定背景的方法。
　　2.單張圖像前景提取算法：在確定前景與確定背景的基礎(chǔ)上，本文采用基于KDE(核密度估計(jì))概率的二元分割方法，提出了一種改進(jìn)的基于測地線距離的前景提取算法。該方法首先結(jié)合KDE概率密度，將確定前景和確定背景擴(kuò)展至整幅圖像，并對圖像進(jìn)行二元分割，然后構(gòu)造三分圖，最后利用測地線距離對圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理，取代傳統(tǒng)的

4、在三分圖后繼續(xù)利用KDE概率進(jìn)行前景提取的方法，可更為快速準(zhǔn)確地提取圖像前景。
　　3.視頻前景提取算法：在獲得第一幀圖像前景和背景的基礎(chǔ)上，根據(jù)視頻前后幀之間的空間和時(shí)間連續(xù)一致性原則，結(jié)合KDE概率函數(shù)，提出了利用積分圖計(jì)算概率的方法。計(jì)算當(dāng)前幀每個(gè)像素屬于前一幀圖像前景的概率，構(gòu)造其三分圖，并采用測地線距離對三分圖的未知區(qū)域做進(jìn)一步細(xì)化處理，同時(shí)可利用視頻圖像中人體前景屬于一個(gè)連通域等先驗(yàn)知識(shí)對當(dāng)前幀的前景進(jìn)行去噪，去模糊等