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]浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系,杭州310027
出 处:《电子测量与仪器学报》2009年第3期76-80,共5页Journal of Electronic Measurement and Instrumentation
摘 要:本文将用于自然静态图像抠图领域的Knockout技术用于视频运动对象的精确分割,给出了一种新的视频运动对象分割方法。在利用积累差异技术自适应建立背景模型、采用背景差法初步提取当前帧视频对象区域的基础上,用本文提出的方法,自动标记原本采用Knockout技术进行抠图时,需手动进行标记的前景轮廓区域、背景轮廓区域及未知区域。在用本文方法完成对3个区域的自动标记后,再利用Knockout技术对当前帧的视频运动对象进行精确分割。本文还设计了一种新的变系数空域滤波器,该滤波器能有效地对背景差图像进行显著增强。同时,对Otsu自适应阈值化方法进行了改进,改进的方法能更准确地对背景差图像进行阈值化。This paper applies Knockout technique to moving object segmentation, which is commonly used in image matting area, and a novel moving object segmentation technique is proposed. Based on the detection results obtained using accumulative differences, the foreground contour region, background contour region and unknown region are automatically marked, and then the Knockout method is applied to video object segmentation. A novel variable coefficient spatial filter is designed, which could effectively enhance the background difference image. Otsu method is improved, which could threshold the background difference image much more accurately. Experiment resultsshow that the proposed method can extract video object accurately and is also an effective method.
关 键 词:KNOCKOUT 分割 积累差异 空域滤波器 视频抠图 OTSU
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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