基于MPEG-4的視頻分割算法研究.pdf

1、1999年ISO和IEC聯(lián)合發(fā)布的MPEG-4是圖像編碼標準中第一個針對基于內(nèi)容的應(yīng)用的標準，它代表了未來圖像編碼的發(fā)展方向。要想實現(xiàn)基于內(nèi)容的功能，必須先將視頻序列分割成視頻對象，精確、通用的視頻分割至今仍是一個未解決的難題。在MPEG-4標準中視頻分割的內(nèi)容在附件F表述，雖然附件F中介紹了多種視頻分割算法，但未指定某種算法做為標準，目的是希望研究人員能提出更好的算法。2002年6月，我國自主制定的音視頻編碼標準AVS的工作組正式成立

2、，視頻組的專家統(tǒng)一了視頻壓縮以MPEG-4的框架為起點，而視頻分割是完成視頻壓縮的前提。本文針對半自動視頻分割方法，對其中的梯度估計，邊界提取，幀內(nèi)圖像分割和幀問分割中的運動分析進行了研究： (1)像素灰度值的差是一個重要的測度，在視頻分割的各個步驟都要用到它，而梯度值能很好的反映該測度。本文在詳細分析梯度估計中出現(xiàn)的問題的基礎(chǔ)上，提出了一種梯度估計算法，用該算法估計的梯度值在準確性以及對水平、垂直和對角線方向上的變化的檢測要優(yōu)

3、于傳統(tǒng)的梯度估計算法。 (2)邊界提取是以邊緣檢測為基礎(chǔ)的，準確、容易實現(xiàn)、魯棒性好的邊緣檢測算法在視頻分割中至關(guān)重要。邊緣檢測的研究是從基于梯度的算法開始的，本文針對基于置信度的邊緣檢測算法進行了分析，該算法是由基于梯度的邊緣檢測和模板匹配法融合而成的。對其算法中的關(guān)鍵步驟，遲滯的閾值設(shè)置步驟進行了探討，指出了對感興趣的對象的梯度值比背景紋理的梯度值小的圖像，應(yīng)選取的閾值曲線類型。 (3)在幀內(nèi)分割步驟，本文研究了基于

4、均值平移的圖像分割方法，均值平移是一種非參數(shù)且魯棒性好的聚類算法，其在圖像處理的各個領(lǐng)域當中的應(yīng)用，是近期的研究熱點。將均值平移算法用于彩色圖像分割時，空間域帶寬h<,s>和色度域帶寬h<,r>是兩個重要的參數(shù)，它們決定了分割后的圖像在空間域和色度域的分辨率。本文研究了對于紋理復(fù)雜且顏色相差很大的圖像，h<,r>的選取情況，通過實驗，歸納出了它的取值范圍。 (4)幀間分割步驟是通過對視頻對象進行運動分析來實現(xiàn)的。本文論述了一種像