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视频监控文件中关键帧提取及对象分割的研究

阮湘辉  
【摘要】:随着社会经济的发展,在小区路口、银行、大型仓库、交通十字路口等地方装视频监控得到了越来越广泛的运用,面对大量的视频监控数据,再也不能仅依赖于监控人的全天值守和现场操作。因此智能的视频监控、视频检索技术越来越受到学术研究界和使用部门的高度重视,而作为视频检索技术中的两个关键性技术:关键帧提取和对象分割技术也越来越受到关注。本文针对视频检索中的关键帧提取和对象分割技术进行了研究,主要研究内容如下: 1、针对稳定背景下的监控视频文件,进行运动目标的事件单元划分。 2、通过对关键帧提取算法的分析研究,在基于镜头边界法的关键帧提取算法研究的基础上,研究了一种基于事件单元边界法的关键帧提取方法。针对该方法提取的关键帧存在数据冗余的问题,本文又研究了一种基于运动对象面积的关键帧提取方法,即通过比较运动对象面积大小来确定关键帧。 3、通过对分割方法的深入分析研究,本文分别研究了一种改进的背景差分对象分割方法和一种基于对称比较的对象自动分割方法。 4、本文还根据提出的方法分别进行关键帧提取及对象分割的实验系统设计,论文给出了实验系统设计基本思路、实验系统的总体结构和实验系统功能模块的设计与实现,以便于对各种算法进行试验分析比较。 通过分析和比较实验结果得出:采用基于运动对象面积的关键帧算法提取的关键帧能较好的代表这个事件单元的内容,数据冗余量少,便于视频检索;同时使用基于对称比较的对象自动分割方法分割出来的对象,轮廓比较清晰,空洞相对较少,能较好的满足对象分类的要求,具有一定的应用价值。


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