基于運(yùn)動(dòng)特征分析的視頻對(duì)象分割與表達(dá)研究.pdf

1、隨著視頻信息的不斷增加以及視頻應(yīng)用的不斷深入，基于對(duì)象的視頻應(yīng)用已成為當(dāng)前多媒體應(yīng)用的主要方向，因此，基于對(duì)象的視頻分割與表達(dá)己成為世界性的研究課題和相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)的熱點(diǎn)之一。然而，視頻處理的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間存在非常突出的矛盾，因此如何有效地實(shí)現(xiàn)基于對(duì)象的視頻壓縮、編碼和表達(dá)，從而減少其傳輸帶寬、存儲(chǔ)空間，實(shí)現(xiàn)其靈活的檢索等操作，具有重大的理論意義和實(shí)際價(jià)值。 基于對(duì)象的視頻表達(dá)的關(guān)鍵是視頻對(duì)象自動(dòng)分割與特征表達(dá)。為了解決這些重

2、要問題，著重描述了視頻分割領(lǐng)域研究的發(fā)展線索及目前的狀況，分析了不同視頻對(duì)象分割算法的性能，給出了視頻對(duì)象分割與特征表達(dá)的基本結(jié)構(gòu)。 圖像質(zhì)量是影響對(duì)象分割與特征提取性能的重要因素。為了克服圖像噪聲和對(duì)比度對(duì)視頻對(duì)象分割的影響，提出了多尺度圖像結(jié)構(gòu)特征的分析方法。該方法利用形態(tài)學(xué)操作提取圖像在不同尺度下的特征，對(duì)特征連通集的數(shù)目分布分析，從而自適應(yīng)地估計(jì)圖像中噪聲特征，并通過減少小尺度特征而增加大尺度特征的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)抑制噪聲和圖

3、像局部對(duì)比度增強(qiáng)。 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)象的自動(dòng)分割，結(jié)合多分辨率圖像分析方法，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)特征分析的小波域?qū)ο蠓指钏惴?。該方法利用視頻序列中多幀圖像的運(yùn)動(dòng)信息，建立了對(duì)象的運(yùn)動(dòng)變化特征模型，通過小波域中圖像不同子帶運(yùn)動(dòng)變化特征分析、檢測(cè)和聯(lián)合，從而獲得更多的對(duì)象邊界信息，保證了對(duì)象分割的準(zhǔn)確性；并提出了基于對(duì)象運(yùn)動(dòng)變化檢測(cè)估計(jì)的模型控制策略，從而保證了對(duì)象分割的一致性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種對(duì)象分割方法是有效的，且能滿足視頻實(shí)時(shí)應(yīng)用要

4、求。 對(duì)象跟蹤的目的是為了獲得視頻對(duì)象的高級(jí)信息，并通過該信息提高視頻分割的性能。為此，利用對(duì)象運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性，提出了基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的視頻對(duì)象跟蹤算法。該算法將前一幀圖像的分割結(jié)果映射到當(dāng)前幀，并根據(jù)對(duì)象在特征空間中的最小距離實(shí)現(xiàn)對(duì)象跟蹤，從而獲得對(duì)象的高級(jí)特征信息，同時(shí)解決了對(duì)象之間的遮擋問題。為了提高對(duì)象分割準(zhǔn)確性，利用背景登記技術(shù)分離出背景信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)象中非覆蓋區(qū)域的判決。 運(yùn)動(dòng)信息是對(duì)象的重要信息特征。通過對(duì)大量視

5、頻序列的運(yùn)動(dòng)矢量概率分布分析，發(fā)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)矢量分布除了具有中心偏置性之外的另一個(gè)特性：運(yùn)動(dòng)矢量概率分布的方向性，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)矢量概率分布特性的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法：非完全對(duì)稱雙十字塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)搜索算法。由于該算法的搜索模型具有很強(qiáng)的緊支性，因此，搜索速度快，實(shí)現(xiàn)比較容易。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在保持相同運(yùn)動(dòng)估計(jì)搜索性能的情況下，能較大程度地提高搜索速度；并結(jié)合對(duì)象填充技術(shù)和多邊形匹配，實(shí)現(xiàn)了基于對(duì)象的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。 根據(jù)