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跳水运动视频中的运动员目标分割与处理技术

作　者: 李敏
导　师: 王国营
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 计算机技术
关键词: 视频分割区域预测颜色聚类 OTSU
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 29次
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内容摘要

目前,基于视频的人体运动分析是一个非常活跃的研究领域,它在人机交互、智能监控、体育性能分析、内容检索等领域具有广泛的应用前景。本论文把相关视频中的人体对象从动态场景中分割出来,是各种后续高层次的视频处理和应用的基础,包括物体分类以及特定行为的识别、运动对象跟踪、事件检测等,都有非常重要的意义。论文从全局运动估计、空域帧内分割、时空联合分割等几方面讨论了国内外视频分割技术的发展现状。针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,本文提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时根据运动员着装简单,皮肤遮挡较少的特点结合RGB颜色空间对肤色进行启发式聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-8
第一章绪论  8-12
  1.1 课题来源  8
  1.2 研究背景与意义  8-10
  1.3 研究内容  10-11
  1.4 研究方法  11
  1.5 组织结构  11-12
第二章当前国内外视频分割方法研究现状  12-19
  2.1 引言  12-13
  2.2 基于空域特征的视频对象分割方法  13-15
  2.3 基于时域特征的视频对象分割方法  15-17
  2.4 时空联合的视频对象分割方法  17
  2.5 存在的问题  17
  2.6 本文方法  17-19
第三章视频对象首帧分割方法  19-29
  3.1 引言  19
  3.2 肤色检测  19-21
  3.3 基于色相和亮度特征的OTSU 阈值分割算法  21-29
第四章视频对象的运动区域预测和运动目标分割  29-40
  4.1 引言  29
  4.2 像机全局运动参数模型  29-30
  4.3 经典的Graph-cuts 分割方法  30-32
  4.4 有效区域的确定  32-37
  4.5 后处理  37-39
  4.6 结论  39-40
第五章实验结果与分析  40-44
  5.1 实验环境  40
  5.2 本文算法结果与分析  40-43
  5.3 小结  43-44
第六章系统实现  44-54
  6.1 引言  44
  6.2 系统关键功能概述  44-54
第七章结论与展望  54-55
  7.1 全文总结  54
  7.2 工作展望  54-55
参考文献  55-59
攻读硕士学位期间完成的主要工作  59-60
致谢  60

跳水运动视频中的运动员目标分割与处理技术

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