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]上海交通大学计算机科学与工程系,上海200030
出 处:《电子学报》2002年第12A期2012-2015,共4页Acta Electronica Sinica
基 金:国家自然科学基金(No.60072029)
摘 要:本文提出了一种半自动视频对象分割方法.该方法结合了多种视频语义信息,来提高分割的效率和分割方法的通用性.在视频的初始帧中用半自动绘制的多边形初始化目标对象区域;然后在后续帧中自动跟踪对象区域,对于一般性对象采用基于后向块匹配的像素对应方法进行跟踪;针对平移运动的刚体对象和变化很缓慢的对象本文提出了专门的跟踪方法;最后利用一种基于同等组的模板修正方法来修正每一帧的分割模板.利用本文的方法获得了精确稳定的实验结果.This paper proposes a novel semiautomatic method for semantic video object extraction. The proposed method aims at improving the semiautomatic segmentation by integrating various semantic properties of the video. Object region in the first frame is extracted by a user input polygon. Then, a tracking scheme based on backward block-matching is used to automatically extract object region in the rest of frames for general objects. Translational rigid objects and slowly changing objects are specially considered in the tracking.Finally, a mask refinement algorithm based on peer group is applied to extract accurate object boundary and insure reliable tracking. Accurate and consistent results are obtained in the experiments by the proposed method.
关 键 词:视频对象分割 半自动分割 跟踪 图像分割 分割方法 帧分割
分 类 号:TN919.81[电子电信—通信与信息系统] TN9[电子电信—信息与通信工程]
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