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基于MPEG-4的视频对象跟踪算法

视频编码标准MPEG-4增加了适用于多种应用的基于视频内容的功能,为了支持这一功能和提高编码效率,MPEG-4将视频序列中的每一帧分解成视频对象面(VOP),这需要按照视频对象进行视频图像分割.基于  (本文共4页) 阅读全文>>

燕山大学
燕山大学

面向MPEG-4的视频对象分割与跟踪算法研究

基于对象的第二代编码标准MPEG-4最重要的特点是利用视频对象来描述内容和编码,这就需要先进行视频对象分割,而该标准中,视频对象的分割仍然是一个开放部分。分割算法性能的好坏对最终MPEG-4编码产品的质量至关重要。正是基于这种考虑,本文选择了这一课题。多数分割算法通常都是利用视频图像在时间和空间轴上的信息进行分割。针对静止背景序列,本文提出一种基于差分交集的自适应分割新算法,优点有三:一、差分交集能够获得准确的运动对象信息;二、自适应设置阈值而非人工设定;三、结合时间分割和空间分割结果,以使得对象分割精确。还提出一种基于背景统计的视频对象分割算法,其优点在于:一、背景对象比较可靠,不依赖于运动对象的特征并且易于获得;二、不需要预知运动对象的形状、数目等。实验证明,上述算法能较好地从静止背景中分离运动目标,具有一定的实用性。当序列背景运动时,先进行全局运动估计和运动补偿,再按照静止背景序列方法进行视频对象分割。初始分割完成后对视频...  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中国图象图形学报》2008年03期
中国图象图形学报

一种时域和梯度域相结合的视频对象提取算法

为了从复杂背景中精确地提取出视频对象,提出了一种融合时域和梯度域信息的视频对象提取算法,可以有效地提取出复杂背景下的视频运动对象,并解决前景与背景一致情况下,背景剔除方法所带来的空洞问题。首先在时域空间中分别采用背景剔除和...  (本文共5页) 阅读全文>>

《吉林大学学报(工学版)》2013年S1期
吉林大学学报(工学版)

基于主动学习的视频对象提取方法

提出了一种基于主动学习的SVM视频对象提取方法。利用主动学习的思想,对传统的支持向量机进行了改进,将SVM和主动学习的优点结合起来,实现了更加准...  (本文共4页) 阅读全文>>

《计算机工程》2009年06期
计算机工程

基于视频对象的区域分割及其应用

为适应MPEG-4基于对象的应用,提出一种基于视频对象的区域分割算法。在视频对象的指导下,利用均值漂移进行分割,性能比传统均值漂移...  (本文共3页) 阅读全文>>

《小型微型计算机系统》2009年10期
小型微型计算机系统

视频对象分类特征评价与选择方法

视频对象自动分类是智能视频监控的重要技术基础之一.为了提高分类精度,必须选择合适的对象特征.目前常用的视频对象分类方法都缺乏对于分类特征重要性的评价机...  (本文共7页) 阅读全文>>

《计算机应用与软件》2007年11期
计算机应用与软件

基于分水岭-隐马尔可夫模型联合的语义视频对象提取技术

针对3C无线网络的增值服务业务,提出一种语义对象基于分水岭算法的视频帧内的分割,及基于隐马尔可夫模型的视频帧间跟踪提取技术。其主要的特点是首先采用基于标识集的分水岭...  (本文共3页) 阅读全文>>