基于内容的视频运动对象分割技术研究

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1、上海大学博士学位论文基于内容的运动视频对象分割技术研究摘要随着现代信息社会的不断发展，人们获得的多媒体信息臼益增加。因此，对各种多媒信息的处理技术就变成了相关领域内学者的重要研究任务。在这些多媒体中，视觉信息因其形象、生动和直观的特点而更为人们所关注，但同时视觉信息巨大的数据量给传输、存储、处理带来了挑战。因此对视觉信息尤其是视频信息的各种处理技术研究就从来没有停止过。为了更有效地存储、传输和使用视频数据，必须进行视频压缩。MPEG组织提出了第二代视频压缩标准MPEG4。相比与第一压缩标准，MPEG一4最显著的特点之～1就是提出了基于对象的编码方式。要实现基于对象的视频编码，首行要进

2、行视频对象分割。视频对象分割是指在时空域l将视频分割为一些视频语义对象的组合，也就是将每一个视频帧分割为一些不同语义对象区域。同时为视频数据检索服务的1dPEG一7标准则提出了对各种媒体对象进行统一和规范化的描述。而一些计算机视觉等也需要基于对象的各种功能。因此，基于对象的视频信息描述方式已成为多媒体信息处理技术中的一种巨大需求。然而，由于视视对象分割是相当困难的问题，MPEG一4尽管引入了视频对象的概念，但它并没有指定从视频序列获取视频对象的具体方法。视频对象分割的困难性主要体现在两方面：(1)现实世界中视频场景极度复杂和多样，很难用一种方法进行统一的分割；(2)视频对象的定义是一

3、种基于高级语义的描述，很难用低层次的视觉描述方式如边缘、颜色、运动等特征来描述，而目前的图象分析技术又远远不足以将高层次语义对象用机器语言来准确的定义和描述。尽管用难重重，但由于广泛的应用前景，近几年对视频对象分割技术的研究就从来没有停止过。本论文研究了视频对象分割中的一些技术难点和重点，包括如何提高自动视频运动对象分割的准确性，如何对视频分割中的难点问题如遮挡等进行处理，以及如何在多种复杂运动情况下进行对象分割。研究目标既有单视频对象，又有多视频对象，重点对多视频对象分割进行了研究。具体地，本论文的主要工作和创新点包括：针对视频对象分割准确性不高的问题，提出了一种基于区域多重选择的

4、视频运动对象分割提取方法：首先利用一种有效的方法在空间域(帧内)进行区域划分，得到基于区域表示的空间矧；然后利用改进的帧差法计算序列时间域(帧间)信息，对所有区域进行分类选择，区域内运动属性非常明显的确定为对蒙区域，非常1i明显的为背景区域，而介于两者中间的区上海大学博士学位论文基于内容的运动视频对象分割技术研究域为候选区域：为了对候选区域进行分类选择，建立时空区域能量模型，进～步选择；最后利用马尔可夫模型和标记的方法对所得到的对象区域进行后处理，得到完整的对象掩模，通过映射，即可获得运动的视频对象。针对视频对象分割中存在的背景与对象之间的遮挡问题，提出了一种利用背景重建技术进行视频

5、对象提取的方法。首先提出一种新的噪声参数估计方法，运用变化检铡技术得到表示视频对象运动区域的：进制变化检测掩模(CDM)，针对CDM纹理性差的特点，以邻域最大值法来修补边缘并填补空洞，经数学形态学滤波后得到完整的二进制掩模：然后利用二进制掩模映射获得本帧背景图象，通过多帧背景图象相互补充可得到较为完整的重构背景图象：最后用当前帧和重构的背景图象相减的办法消除背景遮挡的影响，得到初始的视频对象，经数学形态学边缘修正后，获得准确的视频对象。针对多视频对象的分割问题，提出了一种基于贝叶斯框架的时空标记场最大后验概率的多视频对象分割算法，根据视频序列帧问(时间域)和帧内(空间域)信息的不同特

6、点，建立基于多个对象分割标记场的最大后验概率公式，并导出其最小能量函数，通过求解最小能量使其分割标记的后验概率达到最大，得到具有不同标记的多个视频对象。最小能量的求解过程用优化方法一迭代条件模式(ICM)方法，初始分割标记场用矢量直方图法得到。提出的算法是不仅对单独运动的多对象分割是有效的，而还能处理对象间的部分遮挡问题。针对具有复杂运动的多视频对象，提出了一种基于时空曲线演化的多视频对象自动分割方法，首先根据视频序列帧间(时间域)和帧内(空间域)信息的不同特点，建立基于全局和局部特征的能量模型，并由此导出基于levelsets方法的曲线演化方程；然后用视频序列的连继两帧帧差得到初始

7、的视频对象，分别进行时间和空间曲线演化跟踪，提取多个视频对象：当对象因运动而发生相互遮挡现象时，利用基于运动矢量可靠性判断和Bayes最小错误概率决策法则的方法，分割遮挡对象和显露对象。综上所述，本论文系统地分析了MPEG一4框架下的语义视频对象的分割技术，重点研究了其中的一些难点和关键问题．提出了相应的创新算法，经实验验证，所提出的方法是有效的。关键词：图象处理，视频对象分割，时空联合，MPEG一4本论文研究受到国家自然科学基金项目‘任意形状视频对象自动