一种动态场景下基于时空信息的视频对象提取算法

摘要：

在实际应用中,许多视频序列具有运动背景,使得从其中提取视频对象变得复杂,为此提出了一种基于运动估计和图形金字塔的动态场景下的视频对象提取算法.该算法首先引入了相位相关法求取运动向量,因避免了视频序列中光照变化的影响,故可提高效率和稳健性;接着再根据参数模型进行全局运动估计来得到最终运动模板;然后利用图形金字塔算法对当前模板内图像区域进行空间分割,最终提取出语义视频对象.与现有算法相比,对于从具有动态场景的视频流中提取运动对象的情况,由于使用该算法能有效地避开精准背景补偿,因而不仅节省了计算量,而且提取出来的语义对象精度较高.实验表明,无论是对动态场景中刚性还是非刚性运动物体的分割,该算法都具有较好的效果.

关键词：动态场景、视频对象提取、相位相关、运动估计、图形金字塔

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.41;TN919.81(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金03BS001;山东省自然科学基金Z2005G02

在线出版日期：2007-11-12（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：1653-1658