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《电子科技大学》 2003年
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基于MPEG-4的视频分割算法研究

张光玉  
【摘要】: MPEG-4最重要的特点是基于对象的操作和编解码。这需要按照视频对象进行视频分割。研究一种自适应性强,实时性好的视频分割算法,是实现MPEG-4产品化的关键,基于这种考虑,选择了这一课题。 论文工作的贡献主要反映在以下三个部分。 (1)视频分割的关键是获得视频对象的边界,边缘检测很重要,本论文以人类的视觉系统的特性为出发点,对图像处理中经常应用的马赫带现象进行了详尽的分析并进行了数学建模,研究分析了彩色图像的马赫带现象。在对马赫带图像分析的基础上,得出了人类视觉系统对图像边缘能识别的最小灰度差和彩色差曲线。以此为基础提出了小波边缘检测中的自动阈值选取算法,分别用灰度图像和彩色图像作实验,实验结果证明了这种算法具有较强的自适应性和较好的提取效果。 (2) 小波多尺度边缘提取遇到的一个至今未解决的难题是:多尺度的选择问题。为了解决这个问题,本文针对传统的边缘模型分类的不足,研究了一种新的分类方法。并对小波边缘检测中由于尺度和边缘类型的不同而引起的边缘点的偏离情况进行了分析,在此基础上提出了在一定的尺度范围内运用大尺度进行边缘提取的算法。并用计算机进行了模拟实验,实验结果证明了这种算法的有效性。 (3) 对视频分割算法进行了全面的分析。在对MPEG-4标准分析的基础上,研究了一种可以降低视频分割难度的MPEG-4实现模型。以此模型为基础并针对各种视频分割的缺陷,提出了一种基于人的视觉特性的半自动分割算法。该算法在用户图形界面(GUI)中通过鼠标描绘出视频对象的大致轮廓,并进行二进制填充得到粗模板。利用视觉系统的周边抑制机制对模板外的象素进行屏蔽,消除背景影响,由自动阈值选取的小波边缘提取获得视频对象的边界,利用种子生长法进行轮廓拟合,由最短路径法校正模板,在进行视频对象的跟踪时,利用运动信息和上一帧的模板,得到一个初始分割,利用空间信息对边界象素调整,最后得到精确分割的视频对象。通过实验证明了这种算法具有较强的自适应性和比较好的分割效果。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TN919.81

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