一种视频对象分割技术的研究与实现

视频分割和运动目标提取方法研究的开题报告【开题报告】一、研究背景随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，对视频处理的要求逐渐提高。

视频处理领域的一些重要研究任务包括视频分割和运动目标提取。

视频分割是将一段视频切分为不同的场景，而运动目标提取是从视频中提取出具有运动特征的目标。

这两个任务是很多视频处理应用的基础，如视频压缩、视频监控等。

目前，视频分割和运动目标提取方法已经有了很多研究成果，其中包括了传统的基于特征的方法，如基于背景分离法和基于像素的帧差法。

但是这些传统算法的效果受到复杂背景、光照变化等因素的影响，效果有限。

现在，深度学习技术在视频处理领域得到了广泛的应用，如前景检测、物体跟踪等。

二、研究目的和意义本研究的主要目的是结合深度学习方法，提出一种更加准确、鲁棒的视频分割和运动目标提取方法，以提高现有算法的效果。

具体地说，本研究将运用卷积神经网络（CNN）对视频进行特征提取，利用循环神经网络（RNN）学习上下文关系，最终实现视频分割和运动目标提取。

本研究的意义在于：1. 对于视频处理领域，创新地结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术，提高视频分割和运动目标提取的效果。

2. 深入研究视频分割和运动目标提取的方法和实现机制，为进一步提高视频处理算法和技术打下基础。

3. 探索在视频处理领域中深度学习技术的应用，为深度学习发展提供新的研究方向和思路。

三、研究方法和步骤1. 数据集采集：采集适合本研究的大规模视频数据集。

2. 特征提取：结合卷积神经网络（CNN）对视频进行特征提取。

3. 上下文关系学习：利用循环神经网络（RNN）学习视频序列之间的时间依赖关系。

4. 视频分割和运动目标提取：利用上述算法对视频进行分割和提取运动目标，最终得到运动物体的位置和特征。

5. 实验验证和性能分析：对比实现的算法与传统方法进行性能测试和分析。

四、预期成果1. 提出基于深度学习的视频分割和运动目标提取方法，实现对运动物体的准确提取。

一种基于交替凸优化的视频对象分割算法孙婷【摘要】There are some deficiencies while using existing schemes, such as limited application scenes and over segmentation of motion background.An unsupervised video object segmentation algorithm is proposed, which can automatically detect important objects from video sequences.Markov energy, time and space energy, as well as antagonism energy are introduced from the view of the foreground and background probability distribution.Then, the problem of detecting important objects from the background is modeled as a non convex optimization problem based on the mixed energy minimization, and a method based on Alternation Convex Optimization (ACO) is proposed to decompose the problem into two kinds of two quadratic programming problems.In order to make full use of time-domain correlation to improve the reliability of object segmentation, a forward-backward deliver strategy is also adopted.A comprehensive simulation is carried out based on a variety of video datasets.Experimental results show that the performance of the algorithm in this paper is significantly better than the other latest video object segmentation algorithms.%现有视频对象分割方案多数存在应用场景受限、运动背景过分割等问题, 为此, 提出一种可从视频序列中自动检测重要对象的无监督视频对象分割算法.从前景和背景概率分布的角度引入马尔可夫能量、时空能量和对抗能量.将视频对象分割问题建模为基于3种混合能量最小化的非凸优化问题, 利用基于交替凸优化的方法将其分解为2个二次规划问题.采用前向-反向传递策略, 以充分利用时域相关性从而提高对象分割的可靠性.结合多种视频数据集进行仿真, 结果表明, 与其他最新的视频对象分割算法相比, 该算法的分割性能有明显提高.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2019(045)003【总页数】8页(P242-249)【关键词】视频对象分割;无监督算法;能量最小化;交替凸优化;二次规划问题;前向-反向策略【作者】孙婷【作者单位】西安工业大学艺术与传媒学院,西安 710032【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 概述视频对象分割[1]从视频序列的背景中提取重要对象,它是动作识别、视频检索、对象替换和视频融合等多种计算机视觉技术的基础。

视频分割技术浅析初广丽,肖　洁(白城师范学院计算机系,吉林白城137000;大连轻工业学院,辽宁大连116034) 摘要:随着M PEG -4和M PEG -7的研究发展以及最近几年数字视频图书馆技术的崛起,基于内容编码和面向对象的存取和操纵技术日益得到人们的重视,视频分割技术迅速成为当前视频研究领域的热点.视频分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.本文简述了视频分割的概念,分析了当前视频分割技术的研究现状、尚存在的问题和研究前景。

关键词:视频分割;视频对象;分水岭算法;边缘检测中图分类号:T N919.81文献标识码:A 文章编号:167323118(2006)0420079203收稿日期63作者简介初广丽(———),女,白城师范学院计算机系助教、在读硕士研究生,研究方向视频图像处理;肖洁(———),女,大连轻工业学院管理与社会科学学院助教、在读硕士研究生。

1　引言视频分割在很多领域中有非常重要的作用,在视频编码中,基于内容和利用人眼视觉特性的编码技术已经提出,提取视频对象可以很大地提高压缩效率,并为存储和传输视频图像提供了便利,而且基于对象的视频分割技术是实现基于内容的视频检索和浏览技术以及视频数据库操作的基础和关键技术,是计算机视觉研究的难点之一,同时也是新一代多媒体交互、流媒体应用等新兴领域的研究热点。

在互联网领域的W EB 技术中,我们需要提取视频对象,以对静止或动态场景进行查询和交互,利用提取得到的“关键帧”,可以更好的进行检索,从而为互联网浏览和查询提供一个简便而有效的方式。

另外视频分割在模式识别、基于视频的智能人机交互以及地质、环境、气象等领域也得到了广泛的应用。

因此视频分割技术的研究具有重要意义。

2　视频分割视频分割是指对图像或视频序列按一定的标准分割成区域,目的是为了从视频序列中分离出有一定意义的实体,这种有意义的实体在数字视频中称为视频对象面V OP (V ideo Objects Plane)。

医学影像中的图像配准与分割算法研究与应用医学影像在临床诊断中起着重要的作用，而图像配准和分割算法是医学影像处理中的核心技术。

它们能够实现医学影像中不同模态图像的对齐和目标区域的提取，为医生提供准确的诊断和治疗辅助。

本文将重点介绍医学影像中的图像配准与分割算法的研究进展和应用。

一、医学影像中的图像配准算法研究与应用图像配准是将不同模态或不同时间点的医学影像进行对齐，使得它们在空间位置上保持一致性，从而提供准确的比较和可视化分析。

医学影像中常用的图像配准算法包括图像特征提取与匹配、基于互信息的配准、基于形变场的配准等。

1. 图像特征提取与匹配图像特征是指图像中具有判别性的局部信息，如角点、直线和纹理等。

通过提取图像特征并进行匹配，可以实现图像的对齐。

常用的图像特征提取算法有SIFT、SURF和ORB等。

在医学影像中，图像特征提取与匹配算法可以实现多模态图像（如CT和MRI）的配准，从而提供更全面的信息用于临床诊断。

2. 基于互信息的配准互信息是一种统计量，用来描述两个随机变量之间的依赖关系。

在医学影像中，基于互信息的配准算法可以应用于图像的刚性配准和非刚性配准。

刚性配准是指通过旋转和平移等刚性变换使得两幅图像对齐；非刚性配准是指通过形变场等非刚性变换使得两幅图像对齐。

基于互信息的配准算法可以提取图像的共享信息，并进行相应的变换，从而实现医学影像的对齐。

3. 基于形变场的配准基于形变场的配准算法是一种非刚性配准方法，它通过建立图像的形变模型来实现图像的对齐。

形变场是指图像中每个像素点的位移向量，通过优化形变场的参数来使得两幅图像对齐。

在医学影像中，基于形变场的配准算法可以应用于动态图像的时间序列配准和器官的形变分析等领域。

二、医学影像中的图像分割算法研究与应用图像分割是将医学影像中的目标区域从背景中分离出来，以便于对目标区域进行量化分析和诊断判读。

医学影像中常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。

基于超体素的视频分割技术研究第 1 章绪论1.1本论文研究的目的和意义图像分割属于计算机视觉的基本问题，目的是将感知上相似的像素集群到多个区域，视频分割将这个概念推广到时空上，即运动对象的像素点集群，使其分割结果在外观和运动方面达到空间和时间上的一致。

由于相对于图像，视频的像素更多，因此普遍的做法是先对视频预处理，提取其显著性特征[14]或过分割成超像素[13]将其分解成更易处理的集合。

这些预处理结果——显著性点或超像素，有着比原始像素更丰富的信息。

事实上这些论文[12]在做预处理视频分割时，往往依靠每帧图像的超像素分割[11]，或使用基于整个视频的超体素分割[6]。

视频分割为高层的视觉应用中提供支持，例如活动识别、目标跟踪、内容检索和视觉增强等。

超体素作为一个还算新兴的分支，在计算机视觉领域扮演着越来越重要的角色。

目前超像素分割已经被应用于目标识别、跟踪、定位、视频分割、单视点三维重建等等。

基于超体素的分割方法具有许多优点：（1）计算的高效性。

把计算从上百万的像素级转变到只有几百个的超体素级可以大大的减少视频的复杂度，从而节省大量的计算时间。

（2）表示的高效性。

计算两个超体素单元之间的联系，只需要计算它们相邻的像素点即可，从而可以计算更大邻域间超体素的关系。

（3）时空一致性。

时空一致性或称保守性[2]的基本原则是，鼓励紧凑的和形状均匀的超体素[15]，使得分割对象保持时间一致性（称为连贯性[6]）。

（4）时空边界信息保持。

每个超体素在人看来都是可视的有意义的单元区域，超体素内部的像素倾向于纹理和颜色上面的统一，从而很可能属于同一个物理目标。

1.2国内外研究现状及存在的问题视频分割最初是将图像分割技术直接应用到视频分割中，而不考虑时间相关性[4,22]。

这些方法本质上是可扩展的，并且可能会产生实时的分割结果。

然而由于缺乏相邻帧的时间信息，这种现象可能会导致整个视频片段分割结果的抖动。