視頻處理中的目標(biāo)分割與跟蹤的研究.pdf

1、視頻處理中的目標(biāo)分割和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要分支.根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的處理過(guò)程可以將算法分為背景初始化和背景更新,目標(biāo)分割,目標(biāo)跟蹤,多目標(biāo)的分類.前面的處理是后面處理的基礎(chǔ)和先決條件.背景初始化和背景更新是視頻處理的最基礎(chǔ)的問(wèn)題,是目標(biāo)分割的基礎(chǔ),背景初始化的好壞對(duì)目標(biāo)分割的精度有直接的影響.當(dāng)前有許多背景初始化的方法,這些方法在不同的應(yīng)用領(lǐng)域有著自身的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn).背景初始化要解決的問(wèn)題是在有運(yùn)動(dòng)物體的場(chǎng)景中如何得到自適應(yīng)的背景,

2、并且盡可能地解決混合的現(xiàn)象.我們采用了一種自適應(yīng)的方法分別處理了一般的背景,運(yùn)動(dòng)不明顯物體的背景,以及振蕩的背景等情況.目標(biāo)跟蹤可以在目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上完成,也可以交互的方式選出感興趣的區(qū)域.我們把基于均值漂移的跟蹤方法應(yīng)用到系統(tǒng)中,并且對(duì)他們的方法做了一些改進(jìn).我們認(rèn)為物體的特征由于重要性的不同應(yīng)該賦予不同的權(quán)值.權(quán)值規(guī)則應(yīng)該是:目標(biāo)的這種特征和環(huán)境的這種特征的差別越大,那么這種特征的權(quán)值也越大.多目標(biāo)的分類是更高一層的算法.我們應(yīng)用了