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头肩图像视频的自动分割

作　者: 袁霞
导　师: 彭群生
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 自动分割头肩图像视频边缘特征颜色特征形状先验相似性匹配运动估计代价路径分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 39次
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内容摘要

分割是计算机视觉的基本研究问题,也是近几年来比较热的研究方向之一。分割是指从图像或视频序列中提取出感兴趣的前景物体。随着计算机视觉的发展,涌现了大量的图像和视频分割算法。这些算法可分为交互式分割和自动分割两类。近几年,交互式分割研究已经有了很大的发展和提高；然而,由于分割本身的二义性,对于完全自动分割仍然是一个挑战性任务。对于复杂场景的分割,无需任何用户交互的自动分割是极其困难的。因此,大部分分割算法都基于用户交互。然而,自动分割算法在某些特定的领域有着非常重要的应用,如网络会议,视频聊天、手机摄像等嵌入式设备的应用。本文将研究与头肩图像、视频相关的自动分割。主要包括以下四个方面内容：1)对分割算法现有的研究成果进行了全面的概括和总结,对最近比较热的视频图像分割算法进行了讨论和评估,对这些算法的优点和局限进行了整理和归纳。2)介绍了一种正面头肩图像的自动分割算法,该算法主要联合边缘特征和形状先验模型自动提取头肩前景轮廓,本文算法有以下两个方面的优势：一、通过最短代价路径分割(CPS)算法提取初始的前景轮廓；二、在初始分割的基础上,构建一个灵活的先验形状模型,提取最终的前景目标图像。通过大量的实验结果,证明了该算法有效性和实用性。与先前的相关算法相比,本文算法对于复杂的头肩图像分割更加鲁棒。3)在图像分割的基础上提出了一种自动的头肩视频分割算法。该算法能够自动初始化,当视频序列中场景发生突变时,能自动检测并重新恢复。视频分割算法是基于运动估计方法提出的,结合测地距离算法完成视频分割。4)论文最后对全文工作进行总结和分析,提出算法的局限和未来进一步研究的方向。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-13
第1章绪论  13-36
  1.1 图像分割  13-23
    1.1.1 图像分割的基础  13-20
    1.1.2 图像分割的研究现状  20-23
  1.2 图像抠图  23-30
    1.2.1 图像抠图的基础  24-25
    1.2.2 图像抠图的研究现状  25-30
  1.3 视频分割  30-35
    1.3.1 背景减法  31-32
    1.3.2 交互式视频分割(抠图)  32-34
    1.3.3 自动视频分割  34-35
  1.4 本章小结  35-36
第2章相关工作  36-41
  2.1 半自动分割与自动分割  36-38
  2.2 本文工作  38-40
    2.2.1 本文的研究内容及意义  38-39
    2.2.2 本文的贡献  39
    2.2.3 本文的结构安排  39-40
  2.3 本章小结  40-41
第3章头肩图像的自动分割  41-61
  3.1 头肩图像自动分割的研究现状  41-43
  3.2 本文算法概述  43-45
  3.3 自动头肩图像分割算法详细描述  45-55
    3.3.1 检测头顶点  45-47
    3.3.2 代价路径分割算法(Cost Path Segmentation:CPS)  47-48
    3.3.3 收集多候选头肩区域轮廓  48-52
    3.3.4 活动形状模型约束(Active Shape Model Constraints)  52-55
  3.4 边界限制  55-56
  3.5 讨论  56-57
  3.6 实验结果  57-60
  3.7 本章小结  60-61
第4章头肩视频的自动分割  61-72
  4.1 视频自动分割的研究现状  61-62
  4.2 头肩视频自动分割算法  62-68
    4.2.1 头肩视频自动分割初始化  63-66
    4.2.2 视频分割算法  66-68
  4.3 实验结果  68-71
  4.4 本章小结  71-72
第5章总结与展望  72-74
参考文献  74-77
发表文章目录  77-78
致谢  78

头肩图像视频的自动分割

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