检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004 [2]辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114044
出 处:《东北大学学报(自然科学版)》2007年第4期477-480,共4页Journal of Northeastern University(Natural Science)
基 金:国家自然科学基金资助项目(60475036)
摘 要:为了进行基于对象的视频编码,视频图像往往需要被分割成单独的个体.提出了一种从时域到空域的自动视频分割算法.在时间域阶段,通过对相邻两帧变化部分的检测,找到运动目标的初步定位.在空间域阶段,采用预测分水岭算法对运动目标进行精确定位.两种方法互相补充,互相增强.另外为了解决分水岭的过分割问题,算法在小波变换后的图像上进行.实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,而且计算时间少,分割的结果具有更准确的语义信息和实用性.To implement the object-based video coding, a video sequence is needed to segment it into several individual objects. A spatiotemporal algorithm is therefore presented for automatic video segmentation. In the temporal state a preliminary segmentation is done through detecting the difference between two successive frames to locate the moving object in rough, while in the spatial state the predictable watershed algorithm is used to accelerate the conventional one and make the temporal segmentation result more exact. The two results in both temporal and spatial states are complementary to each other to benefit the automatic video segmentation. Furthermore, the whole segmentation process is performed on the images after wavelet transform to avoid oversegmenting. Experimental results showed that the proposed method provides not only the better segmentation quality but also the low computational cost especially the more exact and practical semantic information.
关 键 词:视频对象分割 小波变换 数学形态学 预测分水岭 区域合并
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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