一種基于變化區(qū)域檢測的運(yùn)動對象分割方法研究.pdf

1、基于內(nèi)容的視頻信號和圖像數(shù)據(jù)庫檢索的研究,是近年來非?；钴S的研究領(lǐng)域.它有著極其廣闊的應(yīng)用前景,但解決起來卻又極為困難,難度主要在于計算機(jī)對于圖像的理解,很難對圖像的內(nèi)容進(jìn)行語義上的解釋.檢索從內(nèi)容的層次上可分為基于特征的、基于對象的和基于知識的.目前比較成熟的特征索引是顏色、紋理和一些低層的、簡單的形狀特征和物體間方位關(guān)系等.但在很多情況下,人們感興趣的并不是整幅圖像,而是圖像中的某些區(qū)域或目標(biāo),尤其運(yùn)動區(qū)域和目標(biāo).因此,近幾年來,人

2、們提出了基于區(qū)域或目標(biāo)的圖像表示和檢索方法.這種基于對象的檢索對圖像不再限于紋理、色彩、形狀等區(qū)域性質(zhì),對視頻不只是視頻序列的鏡頭分割或句法特征分析,而是基于圖中的主體對象和視頻的語義分割.運(yùn)動對象的有效分割和提取是基礎(chǔ)性工作.本論文再此方面做了有益的研究和探討,并提出了一種實用的基于變化區(qū)域檢測的運(yùn)動對象分割方法.傳統(tǒng)的基于變化區(qū)域檢測的運(yùn)動對象分割方法都是利用了相鄰兩幀間的時域差分來得到目標(biāo)的運(yùn)動信息,再用統(tǒng)計學(xué)方法消除噪音的干擾,

3、從而完成分割.但這種方法只對于攝像機(jī)固定的情況是適宜的,對于攝像機(jī)運(yùn)動的情況,方法不可靠.但是經(jīng)過研究和實踐發(fā)現(xiàn):如果滿足攝像機(jī)拍攝的視場比較大,成像距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于攝像機(jī)的焦距的條件,那么運(yùn)動對象成像區(qū)域較小,幀與幀之間的差異可看作主要由背景的變化所致.本文結(jié)合此特點,經(jīng)過簡單的攝像機(jī)運(yùn)動估計和場景配準(zhǔn),用幀間差圖像提取運(yùn)動對象的運(yùn)動信息,并據(jù)此進(jìn)行運(yùn)動對象運(yùn)動區(qū)域的提取;結(jié)合運(yùn)動對象運(yùn)動在時間和空間上的相關(guān)性進(jìn)行二次檢測.降低了運(yùn)動對象