基于時空融合的運動對象視頻分割.pdf

1、隨著計算機技術和其它交叉領域技術的飛速發(fā)展，數(shù)字視頻在我們生活中扮演著越來越重要的角色。而新一代的視頻編碼標準MPEG-4提出的基于對象的編碼方式，使得作為計算機視覺的基本問題之一的數(shù)字視頻的對象分割，得到了很多學者和專家的深入研究。視頻對象分割技術的應用領域不斷擴大，如視頻監(jiān)控、視頻檢索、運動跟蹤、模式識別及控制等。基于運動對象的視頻分割方法成為目前國內外研究的熱點。
　　 本文研究了基于高斯混合模型的運動檢測視頻分割技術，并

2、針對該方法中光照變化的問題以及模型的穩(wěn)定性的問題提出了相關的改進。由于單純的時域檢測方法始終存在著局限，無法獲取運動對象較精確的邊緣，基于此，我們提出了時域分割與空域分割相結合的時空融合算法。在空域的分割中，我們采用聚類的思想，將改進的k-means聚類與EM算法聯(lián)合起來，把具有相同特征的像素點劃分到同一區(qū)域中完成空域分割。時域的分割采用多幀間差法結合canny邊緣算子獲取運動模板。利用時域分割和空域分割的信息融合，提取出最終的視頻運動