基于全局运动估计的视频对象分割算法  

Video object segmentation algorithm based on global motion estimation

作　　者：王新卫[1] 周利莉[1] 张帆[1] 

机构地区：[1]信息工程大学,河南郑州450002

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第16期3937-3939,共3页Computer Engineering and Design

摘　　要：视频全局运动(摄像机运动)所表现的视频序列之间的时间相关性,较其它视频特征更能表达视频序列的高层语义信息。为了能够有效快速的得到视频的全局运动,通过对视频运动估计方法的研究,提出了一种新的基于奇异值分解(SVD)的视频全局运动估计算法。该方法首先通过块匹配法得到局部运动场,利用矩阵的奇异值分解估计全局运动参数,然后运用形态学运动滤波得到前景运动目标的粗略掩摸图像,最后综合利用此掩摸图像和边缘信息分割出运动目标。试验表明,提出的算法能够分割出具有全局运动特征的视频序列中的运动目标。Video＇s global motion （camera motion） behavestime-relativityofvideosequence. It have more higher semantic information than any other video＇s character. In order to acquire video＇s global motion more efficient, a novel method for video＇s global motion estimation based on singular value decomposition （SVD） is presented. Firstly, block matching is used to obtain local motion field, and then the giobal motion parameters is estimated by the singular value decomposition （SVD） ofmatrix. Then the coarse mask offoreground object is obtained by using morphological motion filtering. At last, using this mask with the information of edge synthetically to segment the moving object. Experiments show that the moving objects of video sequence with global motion character can be extracted out using the method.

关 键 词：块匹配 全局运动估计 奇异值分解 形态学运动滤波 坎尼边缘检测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]