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文檔簡介
1、視頻運動對象分割是計算機視覺和視頻處理領(lǐng)域一項關(guān)鍵技術(shù),具有重要的研究和應用價值。本文針對單目、靜止攝像機采集的視頻,研究運動對象分割問題,取得的研究成果包括:
(1)提出一種基于均值漂移的背景建模及運動對象分割算法。通過均值漂移方法檢測概率密度的模式,實現(xiàn)準確的背景估計。針對均值漂移計算復雜度高的局限性,根據(jù)幀間時域相關(guān)性,提出簡化的均值漂移算法;同時通過基于四叉樹結(jié)構(gòu)的層次化方法減少逐像素檢測造成的冗余計算,先在粗的尺
2、度上搜索運動像素,再逐步以更細的尺度漸近優(yōu)化運動物體分割。
(2)提出一種像素層背景模型及運動對象分割方法。本文利用背景運動局部性和時空變化相關(guān)性特征,將背景表示為一組具有相同統(tǒng)計特征的像素層,通過與像素鄰域的層匹配來實現(xiàn)運動對象提取。本文在攝像機晃動等原因引起的像素時域變化不規(guī)則情況下,具有更穩(wěn)定的分割效果。算法在空間與時間復雜度方面具有顯著的優(yōu)勢。
(3)提出一種基于圖切分的視頻運動對象分割算法。首先建立
3、基于像素層的背景模型,并在對視頻幀初步分割的基礎(chǔ)上建立前景和陰影模型。采用直方圖統(tǒng)計的方法估計陰影對背景像素產(chǎn)生的衰減比例,以建立更準確的陰影模型。通過MRF隨機場描述鄰域像素間的空域一致性關(guān)系,利用圖切分方法來求解視頻運動對象分割問題。
在研究上述算法的基礎(chǔ)上,開發(fā)了海事場景智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)從網(wǎng)絡(luò)上獲取海事場景的視頻流,對用戶定義的監(jiān)控區(qū)域進行運動目標檢測與跟蹤,并根據(jù)用戶定義的規(guī)則對異常事件進行告警。通過高效的運
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