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面向MPEG-4的视频分割算法研究

刘新春  
【摘要】:MPEG-4最重要的特点是用音频-视频对象来描述内容和进行编码。这需要按照视 频对象进行视频图像分割。这个问题本身非常复杂,到目前为止还没有一个很通用的 成功方法。在MPEG-4标准中,视频对象的分割仍然是一个开放部分。作为MPEG-4 最基本的出发点,视频分割算法的好坏对最终产品至关重要。正是基于这种考虑,本 文选择了这一课题。 本文研究视频对象分割算法,侧重于高速算法和实时实现方法。本文方法的要点 是利用视频对象运动的一致性。这要求对物体运动的估计精度足够高,计算速度足够 快,为此本文提出了一种基于多分辨率分解的参数化运动估计算法。为了充分利用物 体运动的相关性,需要利用物体的运动信息进行视频对象跟踪。 本文工作的贡献主要反映在以下三个部分。 1.在参数化运动的多分辨率估计中,首先对图像进行小波分解,然后从低分辨率 到高分辨率逐级估计物体的运动。在每一分辨率下,利用最速下降法对初始运动估计 进行调整。在最低分辨率下,利用光流场方法求出物体运动的初始估计。高分辨率下 物体运动的初始估计是把低分辨率下的结果进行投影而得到的。为了减少模型失配对 运动参数估计的影响,需要使用稳健估计方法。本文把M估计算子嵌入到多分辨率估 计算法中,可以提高运动估计的精度。运动估计计算负担很重,为了适应实时处理的 要求,硬件实现不可避免。本文给出了基于文中算法的一种硬件实现结构框图。 2.与通常所见到的视频对象分割算法不同,本文中的方法利用对象运动的一致性 来分割视频对象。逐个估计图像中的运动,不同的运动对应着不同的支撑区域,不问 的支撑区域对应着不同的视频对象。与通常方法相比,本算法的计算速度明显要快。 3.在进行视频对象的跟踪时,先利用运动信息投影视频对象,得到一个初始分割。 再利用对象运动的一致性对边缘像素进行调整,就可以得到最后的分割结果。为了提 高算法的效率,本文设计了一种正、逆光栅扫描方式的搜索方法。计算机模拟表明了 本跟踪算法的有效性。 目前已报道的面向MPEG-4的视频对象分割算法都缺乏通用性,还有许多工作需 要进行更深入的研究。算法的硬件实现是一个很富挑战性又必须解决的问题。这些问 题也是本文作者将来的努力方向。


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