基于多線索的立體視頻對(duì)象分割.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)對(duì)數(shù)字化視頻的需求越來(lái)越多，對(duì)視頻服務(wù)的要求也越來(lái)越高。除了要求更快的傳輸速度、更小的存儲(chǔ)空間外，還需要即時(shí)點(diǎn)播(VOD)、遠(yuǎn)程視頻通信(如視頻會(huì)議)、遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)診斷、視頻數(shù)據(jù)庫(kù)瀏覽和關(guān)鍵幀檢索等更高級(jí)的視頻服務(wù)?；谝曨l內(nèi)容的處理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這些需求的主要措施，而對(duì)于基于內(nèi)容的視頻處理來(lái)說(shuō)，視頻對(duì)象分割是其關(guān)鍵技術(shù)?，F(xiàn)有的基于單視點(diǎn)的視頻對(duì)象分割技術(shù)還不能很好地對(duì)語(yǔ)義對(duì)象進(jìn)行精確分割，而對(duì)于立體視頻來(lái)說(shuō)，可以獲得單視點(diǎn)視頻中所沒(méi)有

2、的深度(視差)信息，深度信息是接近語(yǔ)義的，這對(duì)于對(duì)象分割是十分有利的。本文采用基于視差分析的方法，結(jié)合邊緣、運(yùn)動(dòng)以及顏色等多種線索，較精確地分割視頻對(duì)象，解決了在時(shí)空分割中難以解決的問(wèn)題，或者用相對(duì)簡(jiǎn)單的方法分割出在單視點(diǎn)視頻中需用復(fù)雜方法才能分割的視頻對(duì)象。 本文在比較了基于區(qū)域和基于特征的視差匹配各自優(yōu)缺點(diǎn)后，實(shí)現(xiàn)了一種基于區(qū)域的視差估計(jì)方法。本方法采取優(yōu)化搜索路徑的措施提高了匹配速度。針對(duì)傳統(tǒng)視差匹配計(jì)算量大、誤匹配率高的

3、問(wèn)題，本文還提出了一種基于特征約束的立體匹配新方法。能在比較精確的邊緣特征點(diǎn)視差值的約束下，將非邊緣特征點(diǎn)的匹配搜索區(qū)域大大縮小，不但可以減少計(jì)算量，而且還能保證匹配的可靠性。 采用上述改進(jìn)的基于區(qū)域視差估計(jì)方法，本文提出了一種基于視差和閾值的立體視頻對(duì)象分割算法。首先對(duì)圖像進(jìn)行視差估計(jì)，并對(duì)所得到的結(jié)果作數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理，然后針對(duì)不同的對(duì)象分別采用迭代閾值法和自適應(yīng)閾值法進(jìn)行二次分割，最終提取出對(duì)象。本方法適用于攝像機(jī)與靜止景