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《华南理工大学》 2012年
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矢量量化技术与CRF的视频分割研究

欧阳金华  
【摘要】:随着信息技术的深入发展,图像和视频越来越成为重要的信息源。由于原始视频信息数据量大、对带宽和通信设备要求高,直接存储和传输原始信息既浪费了资源限制了应用发展,也不符合立体显示的要求。因此需要对其进行压缩,而视频帧内(图像)和帧间的数据冗余正好为压缩提供了可能。基于此,本文首先从图像压缩编码开始,继而对视频压缩和处理的关键点视频分割进行研究。 本文首先分析图像编码和视频分割的现状,指出现有算法的不足。然后对其展开研究,并最终提出了基于改进粒子群算法的矢量量化码书设计算法和分块处理的条件随机场视频分割算法。 在图像编码方面,本文重点研究矢量量化算法码书设计算法模块,并结合粒子群算法训练矢量量化码书。创新性的运用双粒子群并行寻优,利用两个种群分别进化,同时相互监督,某一个种群或者两个种群都陷入局部最优时,能够通过相互作用跳出局部最优避免其陷入局部最优;同时通过对训练矢量进行初排序,合理选择初始码书,增加搜索的多样性。并利用等均值最近邻搜索算法对输入矢量进行编码。最后,本文利用矢量量化实现了图像分割,也可以作为视频分割的像素级分割结果。 在视频分割方面,通过对多种现有分割算法进行研究,选取条件随机场作为分割工具。针对传统条件随机场视频分割的时间复杂度瓶颈,提出一种基于视频分块处理的条件随机场分割算法。算法首先利用像素空间相关性,对原有视频帧进行3×3分块处理形成新视频帧;然后重新构建能量函数,自适应的选取条件随机场分割参数,并对其进行分割;最后根据初始分割、前一帧分割结果和当前帧条件随机场分割结果恢复出原有尺寸大小的分割视频序列。 最后,本文依照前文所述框架进行计算机仿真。根据实验结果,对图像编码和视频分割各环节的表现进行比较,得出算法的各种性能指标。实验结果表明,图像编码算法能在PSNR性能指标上获得不同程度的改善,而视频分割算法则能在不明显增加误分割率的前提下,有效的降低算法时间复杂度。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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