基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪算法

摘要：

为了能够从视频序列图像中准确地提取出运动视频对象,提出了一种基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪方法.该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验来确定视频对象的运动区域,并使用形态滤波消除残余噪声和空洞;然后根据3帧序列图像得到的前后运动区域的相与运算来有效地解决运动视频对象前后帧的遮挡问题,以获得视频对象模板,当提取出视频对象模板的边缘轮廓后,再用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法来获得视频对象的精确轮廓;最后以此视频对象的轮廓为基础进行运动补偿,以得到下一帧图像的初始曲线,再使用改进的活动轮廓算法对下一帧图像进行分割,即可实现视频对象的跟踪.该方法不仅能够消除差分图像中的显露背景,得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪.

关键词：视频对象、活动轮廓、假设检验、形态滤波、运动补偿

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60141002

在线出版日期：2007-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：438-443