基于内容的视频分割技术研究

随着MPEG-4基于内容功能的提出以及MPEG-7标准的不断推广应用,视频对象分割技术已成为视频处理领域中的研究热点。视频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。目前对视频分割研究已从基于镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。然而,基于内容的视频对象分割技术还不成熟。文中讨论了视频对象分割技术的发展和研究状况,从组成视频运动对象的分割系统出发,介绍了时域分割以及时空域联合分割等技术,并提出了一种基于多帧差的视频对象分割算法。最后对分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨。     

基于内容的视频分割技术研究

随着MPEG-4基于内容功能的提出以及MPEG-7标准的不断推广应用，视频对象分割技术已成为视频处理领域中的研究热点。视频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。目前对视频分割研究已从基于镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。然而，基于内容的视频对象分割技术还不成熟。文中讨论了视频对象分割技术的发展和研究状况，从组成视频运动对象的分割系统出发，介绍了时域分割以及时空域联合分割等技术，并提出了一种基于多帧差的视频对象分割算法。最后对分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨。     

一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法

为实现视频编码标准MPEG-4中语义对象的自动提取,提出一种基于时空信息的运动对象分割算法。在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板,以在充分利用时域信息的同时提高算法的速度;在提取空域信息时,先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理,然后利用自适应Canny算子获取准确的空间边缘信息;最后进行时空融合,用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。实验结果表明,本算法可以快速准确地分割视频运动对象。     

视频分割技术的发展

随着MPEG－4和MPEG－7的研究发展以及最近几年数字视频图书馆技术的崛起,基于内容编码和面向对象的存取和操纵技术日益受到人们的重视,视频分割技术迅速成为当前视频研究领域的热点。视频分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术。介绍了视频分割的主要技术,对其算法和性能进行了比较和评述,并分析了当前视频分割技术的研究现状、尚存在的问题和研究前景。     

基于运动信息与多尺度分水岭的视频目标分割

从视频序列中提取视频目标是基于内容编码中的一项关键技术。提出了将高阶统计运动检测和多尺度分水岭相结合的视频目标分割算法。该算法首先利用高阶统计运动检测算法检测出运动区域,通过后处理得到运动目标的初始模板。然后,用小波变换对视频图像进行多分辨率分解。在最低分辨率上应用分水岭算法分割得到具有精确边缘的分割区域,通过将区域融合后的区域逐步投影到高分辨率图像上并结合高分辨率图像上的分水岭算法逐步提取出具有精确边缘的区域。最后,将运动目标的初始模板和多尺度分水岭分割得到的区域结合起来提取出具有精确边缘的视频对象。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的视频对象。     

基于多帧灰度差异的视频对象分割

在新一代MPEG-4视频编码标准中,为了支持面向视频对象的编码和实现基于内容的应用,自动、快速地从视频场景中提取视频对象已成为一项关键技术,为此文章提出了一种基于多帧灰度差异的视频对象分割新算法。该算法首先采用多帧序列图像灰度差异的4次高阶统计量假设检验(HigherOrderStatistics,HOS),自动提取运动对象模板;然后利用数学形态学对模板作平滑和内部填充处理;最后将模板投影到原始灰度图,得到运动对象。实验结果表明,该方法能比较有效地分割视频对象。     

分水岭图像分割算法的研究

针对分水岭算法在对复杂粘连物体图片的分割过程中产生局部极值过多和分割后区域边缘不能准确定位的弊端,提出对要分割的图像做基于形态学的开闭重建运算;然后对图像的形态学梯度图像进行滤波重建,通过对梯度幅值图像进行修改,标记出要分割区域的最小值,过滤掉无关的较小值;最后运用分水岭算法对标记的图像进行分割,取得了较好的分割效果.     

以统计变化检测为基础的实时分割视频对象新方法

为了克服利用变化检测分割视频对象过程中的噪声、复杂运动、暴露背景的影响，提出了一种基于统计变化检测的实时分割视频对象新方法。在该方法中，由于统计变化检测技术是利用t分布来有效消除噪声的影响，而不需要估计噪声的方差，而且可利用间隔为k的两帧图像代替连续两帧来进行变化检测，因此可以很好地处理关节运动和慢运动；另外，对两个连续的统计变化检测结果取交集还可以消除暴露背景的影响，并能消除大部分的残留噪声，且几乎不增加计算量，因此统计变化检测可作为视频对象分割的基础，试验结果表明，该方法不仅解决了传统的变化检测过程中的噪声、复杂运动以及暴露背景影响，而且能够自动实时地分割视频对象，以满足MPEG-4等基于对象的视频应用。     

融合时域和分水岭信息的车辆检测算法

在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像。利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象。将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90%,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。     

基于梯度修正和区域合并的分水岭分割算法

分水岭是一种有效的图像分割方法,但存在过分割现象,为此提出了一种改进的分水岭分割方法,该方法首先利用形态学算子得到梯度图像,然后利用形态学混合开闭重构算子进行梯度修正,去除了易造成过分割的区域细节和噪声,接着采用基于标记的分水岭算法进行分割,有效地克服了过分割现象.为了得到更好的分割效果,提出了基于区域一致性和边界曲率光滑性相结合的区域合并准则,对分割后的图像进行有效的合并,该方法能够很好的解决过分割现象,并且产生更有意义的分割效果.通过多组实验,并且和传统的分水岭算法进行对比,得到了满意的效果,结果表明了该方法的有效性.     

一种基于时空联合的视频对象分割方法

视频对象分割在基于内容的视频编码和视频检索中均有重要的应用.为此,针对视频对象分割,提出了一种时域和空域信息融合的视频对象分割方案,该方案首先对时域分割采用基于F-假设检验的方法来得到初始的变化检测模板,然后通过与基于形态学的空域分割融合来获得最终的运动对象.实验结果表明,该方案计算比较简单,能较好地将前景运动对象从静止或运动、简单或复杂的背景中分离出来,且定位精度较好.     

视频对象自动分割算法

提出了一种基于小波变换和运动边缘检测的自动视频对象分割方法。该方法对相邻帧分别进行二维小波变换，在小波域进行变化检测和Canny边缘提取，返回空间域后得到鲁棒的相邻帧差分边缘模板。结合当前帧边缘、背景边缘和前一帧的运动边缘，检测出当前帧对象的运动边缘，从而实现对视频对象的提取。通过实验验证，该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外，算法还具有快速、简便、准确性高的特点。     

自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法

随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面（VOP）来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。     

基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是许多多媒体应用的一个重要步骤,而现有的镜头边界检测方法大都是首先提取视频帧低层视觉特征,然后构造相异性测度函数,但由于这些方法对低层特征变化、对象运动、摄像机运动和视频质量较敏感,为克服此问题,提出了一种基于图像分割和对象跟踪的镜头边界检测方法。该方法首先采用分区直方图对镜头进行预检,然后利用基于小波分析的无监督图像分割和对象跟踪技术,通过构造相异性测度函数来对镜头边界进行确认。由于分区直方图方法作为第１过滤器,可有效地减少图像分割和对象跟踪的视频帧数目,从而提高了整个算法的效率,而基于小波变换的无监督图像分割和对象跟踪,则对以上问题具有较好的鲁棒性。在3个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中,获得了972%查准率和964%的查全率。     

运用视频监控技术检测高速运动目标的新算法

提出了一种新的基于图像块和HVS彩色图像差值技术的高速运动目标检测算法。对分块后的图像进行粗检，辅以经验知识确定出目标的大概区域。在锁定的局部区域内运用HVS彩色图像差值方法检测出运动目标。实验结果表明，该算法克服了传统的差图像法的缺点，能够有效地抑制阴影的影响，具有自适应性强、速度快等优点。在复杂的环境下，运用该算法提取运动目标可以获得满意的效果。     

基于改进控制标记符分水岭的牙体硬组织分割

针对口腔视频图像中的牙齿形态特点,提出了一种基于改进控制标记符分水岭变换的牙体硬组织分割算法,进而为临床诊断、矫正、修复等提供参考。该方法首先对牙齿图像进行预处理,并结合牙体硬组织颜色特征分析,提取出牙体硬组织区域,作为初步控制标记符;其次,利用支持向量机对初步控制标记符进行分类优化,并经形态学操作处理后,提取出最终的控制标记符;最后,利用基于改进控制标记符的分水岭方法对图像进行分割,将视频图像分成同质区域,并通过计算区域平均特征,完成牙体硬组织的自动分割。仿真实验结果表明,本算法具有较好的适应性和鲁棒性,提高了牙齿硬组织的分割精度。     

基于语义信息提取的新闻视频场景分割方法

随着数字视频的广泛应用,视频数据库系统已成为多媒体领域的一个研究热点。在建立视频数据库的过程中,视频场景的分割是一个重要而又难以解决的问题。文章从分析新闻视频场景所特有的结构特征入手,提出了一种基于语义信息提取的新闻视频场景分割新方法,该方法通过对音频流和视频流中的镜头变换、主持人镜头、主题字幕和静音区间等语义信息的提取和分析来实现新闻视频场景的分割。实验表明,采用该文提出的方法,场景分割正确率可达86.9%,较好地解决了新闻视频场景分割问题。     

结合分水岭的Mean-Shift图像分割新算法

针对Mean-Shift图像分割算法需要对图像中每个像素点进行迭代计算、耗时多的问题,提出一种改进的图像分割算法.研究发现,分水岭算法可以将一幅图像划分为若干一致性较好的区域,这一优势恰好有利于Mean-Shift算法的处理.本文利用分水岭算法对图像进行初始分割,将以点阵形式表示的图像转化为块状表示,再运用改进的Mean-Shift算法对每个块进行迭代计算.实验结果和时间复杂性分析表明,新算法在很好地保持了原算法分割效果的前提下,时间效率有了很大程度的提高.     

基于对象的视频图象分割技术

随着“流媒体”技术应用的发展和 MPEG- 4基于内容的功能的提出 ,视频图象处理领域中 ,基于对象的分割技术已成为该领域的研究热点 .如今视频分割研究已由基于镜头的分割发展到了通过提取视频对象面 ,来分割出视频对象的阶段 ,但目前基于对象的分割研究仍处于起步阶段 ,技术还很不成熟 .为了推动该技术进一步发展 ,在深入分析分割问题本质的基础上 ,首先提出从分割所利用的信息角度出发来进行分割的技术 ;然后针对分割技术的发展趋势 ,深入介绍了该研究领域国内外的最新研究算法 ,并分析了各方法技术的贡献和不足 ;最后提出了一些分割技术值得进一步深入探讨的问题和研究方向