基于时空信息的视频对象分割算法及其在细胞神经网络机上的实现

摘要：

随着MPEG-4和MPEG-7的研究发展,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.为了能够实时准确地对运动视频对象进行分割,本文提出了一种时空结合的视频分割算法,即先利用帧间差分求出大致的视频对象,经过投影定位,再通过灰度连通区域的标记对其进行修正.本算法直接面对灰度图象序列处理,并且综合和时间空间上的信息,使得对于运动对象的分割更加准确和有效,同时由于并行的细胞神经网络的介入,使得算法具有更好的实时性.通过在细胞神经网络机CNNUM上的模拟结果证明,利用该算法,能够较精确地分割出视频对象.

关键词：细胞神经网络、视频对象分割、帧间差分、游程标记

所属期刊栏目：8

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60075009;上海市教委资助项目JF5

在线出版日期：2004-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：462-465