視頻摳圖算法的研究.pdf

1、摳圖是從整幅圖像中提取感興趣部分的一種技術，在影視制作、圖像處理和虛擬現(xiàn)實等領域都有著非常廣泛的應用。如何準確提取圖像或者視頻中感興趣的部分一直是摳圖領域研究的重點和難點。自然圖像摳圖對圖像的背景沒有限制，能取得較好的摳圖效果，所以越來越受到人們的關注。早期的自然圖像摳圖算法需要人工標定復雜的三分圖，運行速度很慢。近年來出現(xiàn)的一些自然圖像摳圖算法在一定程度上減少了人工交互量，但很難處理復雜的圖像。本文中，我們以提高摳圖的效果和效率為目標

2、，改進現(xiàn)有的摳圖算法，并嘗試將改進的摳圖算法運用到視頻摳圖中。
　　 視頻摳圖是把視頻中每一幀中感興趣部分提取出來，如果單獨對每一幀摳圖，即先人工標記每一幀再對其摳圖，則需要消耗大量的人工交互時間，且由于沒有用到視頻的幀間相關性，很難保證視頻摳圖結果的時空一致性。本文中，我們重點探討利用幀間相關性提高視頻摳圖效果的方法，期望既能減少視頻摳圖時間，又能保證視頻摳圖的時空一致性。
　　 本文的主要工作如下:
　　 1

3、.研究圖像的魯棒摳圖算法。利用自適應窗口技巧，設計一種減少需要計算掩膜值的未知像素點數(shù)的方法。首先計算未知區(qū)域內一個像素點的掩膜估計值和與之相對應的最優(yōu)前背景樣本對及其信度。根據(jù)圖像的局部平滑性，可以認為該像素點鄰域內像素點也對應著該最優(yōu)樣本對，這樣就可以大大減少需要計算掩膜估計值的未知像素點個數(shù)，從而提高摳圖效率;傳統(tǒng)魯棒摳圖算法在求未知像素點掩膜值過程中，只考慮了距離比率和距離權重兩個因子，改進算法充分考慮灰度信息對掩膜值估算精度的

4、影響，在原有魯棒摳圖算法的的基礎上增加一個灰度權值。實驗表明，改進的算法既保證較高的摳圖質量，又縮短摳圖的時間。
　　 2.研究視頻關鍵幀的求取算法。提出結合運動場能量和二分法求取視頻關鍵幀的方法。該方法利用二分法將視頻分段，通過比較中間幀與關鍵幀的運動場能量的大小來判斷中間幀是否為關鍵幀。實驗表明，該方法能大大減少關鍵幀的求取時間，得到的關鍵幀也能較好地代表整段視頻的內容。
　　 3.對關鍵幀的三分圖傳遞進行分析和研究