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交互式视频分割技术研究

刘定鸣  
【摘要】:在计算机视觉研究中,由于视频分割是模式识别、人机交互、视频编码等领域研究的基础,视频分割精确与否直接决定了后续相关研究的成功或者失败,因此视频分割一直是计算机视觉研究的热点。本文中将运动检测和马尔科夫随机场模型(MRF)相结合,通过用户交互的方式实现了对复杂背景下的视频对象精确分割。 首先本文中运用改进的三帧差法检测视频中目标对象区域,具体方法是对连续三帧求帧差以消除背景显露导致的错误区域,并对彩色图像的RGB三分量分别进行帧差处理,求取其最大帧差分量,这样能有效提高运动检测的准确率;此外针对视频中运动对象可能突然静止或者部分静止的情况,仅仅依靠帧差法无法准确确定目标对象区域,因此本文中将结合前一帧分割结果,共同得到当前帧目标对象的准确区域。 然后,在运动检测的基础上,对每帧中确定的运动区域求最小外接矩形并设置为待分割区域TU,其余部分统统定义为背景TB,将此作为先验知识构建到马尔科夫随机场模型中,通过MAP-MRF框架将分割问题转换为能量函数求极值问题。通过对诸如ICM、模拟退火等多种能量优化算法的比较,并分别分析了其各自的缺点,本文将采用一种新颖的Graph Cut算法,实现视频对象提取。此外,针对分割过程中出现的误分割区域,本文提出了一种多特征融合的交互式分割算法,通过人工交互的方式,将颜色、纹理和边缘特征动态融合,实现视频对象的精确分割。 最后,本文应用MS Visual2008基于OpenCV2.1实现了一个交互式视频分割系统,并对一组标准测试视频和实验室中自拍的一段视频进行实验,通过对不同方法的实验结果比较,验证了本文中算法框架的可行性和准确性,对复杂背景的视频实现了精确分割。


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