学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于时空融合的运动对象视频分割
作 者: 文聪
导 师: 石晓龙;潘林强
学 校: 华中科技大学
专 业: 系统工程
关键词: 视频对象分割 聚类 EM算法 运动检测 边缘检测 时空分割
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 30次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
随着计算机技术和其它交叉领域技术的飞速发展,数字视频在我们生活中扮演着越来越重要的角色。而新一代的视频编码标准MPEG-4提出的基于对象的编码方式,使得作为计算机视觉的基本问题之一的数字视频的对象分割,得到了很多学者和专家的深入研究。视频对象分割技术的应用领域不断扩大,如视频监控、视频检索、运动跟踪、模式识别及控制等。基于运动对象的视频分割方法成为目前国内外研究的热点。文中我们首先研究了基于高斯混合模型的运动检测视频分割技术,并针对该方法中光照变化的问题以及模型的稳定性的问题提出了相关的改进。由于单纯的时域检测方法始终存在着局限,无法获取运动对象较精确的边缘,基于此,我们提出了时域分割与空域分割相结合的时空融合算法。在空域的分割中,我们采用聚类的思想,将改进的k-means聚类与EM算法联合起来,把具有相同特征的像素点划分到同一区域中完成空域分割。时域的分割采用多帧间差法结合canny边缘算子获取运动模板。利用时域分割和空域分割的信息融合,提取出最终的视频运动对象。本文将时域分割与空域分割相结合,在获取运动对象的时候考虑到了空间对象的结构特征信息及意义,相比于单纯的利用运动检测进行分割,它能更精确的获取运动对象的边缘信息。同时,基于改进的k-means聚类及改进的EM算法能够降低计算的复杂度,更迅速的获取结果。实验证明,该方法能够获得较好的效果。
|
全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 1 绪论 8-15 1.1 研究背景和意义 8-10 1.2 国内外研究现状 10-14 1.3 本文内容安排 14-15 2 视频分割技术基础 15-26 2.1 图像分割概念 15-16 2.2 边缘检测 16-22 2.3 运动检测 22-24 2.4 形态学处理 24-26 3 基于运动检测的视频分割 26-37 3.1 高斯混合模型 26-29 3.2 高斯混合模型的参数更新学习 29-30 3.3 混合模型背景的匹配 30-31 3.4 模型参数的初始化 31-32 3.5 高斯混合模型的改进 32-34 3.6 实验结果 34-37 4 时空融合的运动对象的视频分割 37-57 4.1 聚类算法 37-40 4.2 EM 算法 40-42 4.3 空域分割 42-49 4.4 时域分割 49-52 4.5 时空融合策略及结果分析 52-57 5 总结与展望 57-59 5.1 工作总结 57-58 5.2 研究展望 58-59 致谢 59-60 参考文献 60-64 附录一 攻读硕士学位期间发表的学术论文 64-65 附录二 攻读硕士学位期间参加的科研项目 65
|
相似论文
- 隐式用户兴趣挖掘的研究与实现,TP311.13
- 图像分割中阴影去除算法的研究,TP391.41
- 牡丹EST-SSR引物开发及其亲缘关系分析,S685.11
- 高血压前期证候特征研究,R259
- 大学生综合素质测评研究,G645.5
- 大豆品种对腐竹品质的影响及其品质评价体系的初步构建,TS214.2
- 21个荷花品种遗传多样性的ISSR分析,S682.32
- 基于聚类分析的P2P流量识别算法的研究,TP393.02
- 基于机器视觉的光纤几何参数检测研究,TN253
- 基于运动目标轨迹分析的智能交通监控系统,TP277
- 一种基于领域本体的语义Web服务匹配和组合方法,TP393.09
- 交通视频中车辆异常行为检测及应用研究,TP391.41
- 基于本体的食品投诉文档文本聚类研究,TP391.1
- 运用GPCM模型对我校研究生心理测量数据进行分析,G444
- 运动目标检测算法研究,TP391.41
- 基于交通监控视频的运动目标检测与跟踪算法研究,TP391.41
- 基于图像处理的棒材计数的开发研究,TP391.41
- 遥感影像直线提取、匹配及三维重建,TP751
- 基于最近邻相似度的孤立点检测及半监督聚类算法,TP311.13
- 基于GPS导航的嵌入式鱼群探测器的研究与开发,TN967.1
- 基于小波变换的图像去噪的研究与实现,TP391.41
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com
|