面向MPEG-4基于对象编码的视频分割算法的研究

admin · 发表于 2023-10-12 20:28:45

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新一代视频编码标准MPEG-4、MPEG-7等采用了基于对象的编码策略，在编码之前先将视频场景划分为若干语义视频对象(Video Object)，再根据每个视频对象的形状、纹理、运动等信息进行编码，以提高编码及传输效率。视频对象分割是解决基于内容编码和描述题目的关键所在，直接影响着编码器的性能和视频描述的有效性。同时，视频对象分割技术在现实生活中也有着广泛应用，如视频监控，视频电话，视频会议等。作为视频处理领域中的重要支撑技术，研究视频对象分割具有深远的现实意义和重大的应用价值。本文从视频分割中存在的题目出发，以不同的角度对视频分割算法进行了深入研究，主要研究成果包括以下几个方面：1. 提出了一种基于时域定区间记忆补偿的视频分割方法。该方法采用全局运动记忆母板和边界约束融合的方法，很有效地解决了遮挡产生的错误检测题目，由于时域有效目标记忆片段的补偿，消除了漏检造成的目标局部缺失，实验证明，该方法不仅能同时解决遮挡和缺失题目，而且易于实现，速度快、精度高。2. 提出了一种将背景统计建模及背景自适应更新相结合的视频分割方法。该方法能够巧妙地避开遮挡题目并能完整地提取视频对象，精度较高，但当视频中存在阴影及噪声时，精度会明显下降。3. 提出了一种融合阴影的空间位置及边缘特性的阴影消除方法。该方法是在采用HSV空间进行阴影初步抑制后，融合阴影的空间位置及边缘特性进一步消除阴影，能较好地克服现有方法对颜色不变性理论去除阴影的依赖，极大提高了背景差法分割精度。4. 提出了一种基于Snake活动轮廓模型的视频跟踪分割算法。该算法从匹配跟踪分割角度出发，采用时空融合的方式，时域通过分段帧间形心矢量预测进行Snake轮廓粗定位，空域对Snake快速算法即贪婪算法进行了改进以实现精确的定位。其克服了手动绘制初始轮廓的缺点，精确度高、速度快。5. 实现了通过全局运动估计和补偿将动背景转化为静背景进行分割的方法。6. 验证了MPEG-4基于对象编码的优越性。利用本课题提取的视频对象完成了一套完整MPEG-4基于对象编码的实验。实验证明，基于对象的编码在保证图像质量的前提下，有更高的压缩比及更高的压缩速度。

面向MPEG-4基于对象编码的视频分割算法的研究

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