基于內(nèi)容的監(jiān)控視頻流分析與應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文在研究現(xiàn)有較新算法的基礎(chǔ)上,針對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中背景固定這一有利條件,提出了一種固定背景下運動視頻對象的自動分割算法。該算法首先利用Canny算子提取出的邊界作為每幀VOP的邊界初始化模型,利用相鄰幀的空間位置關(guān)系根據(jù)設(shè)定的距離準則選取出邊界模型的快變部分和慢變部分,得到運動視頻對象的較精確的邊緣;為達到空間連續(xù)性,采用填充技術(shù)和形態(tài)學(xué)濾波的方法填補視頻對象內(nèi)部的空洞和平滑邊緣。為了有效評價算法的有效性和準確性,本文還提出了一種簡單有

2、效的分割評價定量指標(biāo)。本文的另一部分工作介紹了基于鏡頭分割和基于整段視頻的關(guān)鍵幀抽取算法,并從顏色、紋理和形狀三個方面介紹了關(guān)鍵幀的視覺特征提取和相似度度量方法。在此基礎(chǔ)上提出了基于傅立葉描述子的關(guān)鍵VOP抽取算法,并給出實驗結(jié)果。由實驗結(jié)果可以看出,本文提出的結(jié)合變化檢測和邊緣提取的視頻對象分割技術(shù)基本上可以實現(xiàn)對視頻對象較高質(zhì)量地提取,同當(dāng)前許多視頻對象分割技術(shù)如基于光流場和形態(tài)學(xué)的分割技術(shù)的算法相比,具有算法簡單、高效、易于實

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