基于新型局部二值模式的视频分割方法研究

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视频目标分割是视频信息处理与分析的重要研究内容,是建立有效的视频处理系统,如基于内容的视频检索、视频压缩、目标识别与跟踪等的前提和保证。其目的是将视频划分为时一空域中的齐次性区域,以利于从视频中提取有意义的前景目标。本文致力于研究基于运动检测的视频分割算法。在系统分析经典视频分割方法的基础上,研究了用空-时信息编码技术检测视频中的运动,进而实现视频分割的新方法。该论文的主要贡献是:系统阐述了空间局部二值模式(Local binary pattern, LBP)描述子和其在空-时域中的推广形式;提出了结合时间信息的具有平移不变性的三维LBP编码方法,并将其应用到运动检测;结合三维LBP编码和形态学滤波,提出了视频目标分割的新方法。这种新方法的主要优点是:既不需要提取边缘信息,也不需要对背景进行建模,而是直接通过时—空编码将视频中的空时变化对应到编码域中的不同数值区间,再通过阈值和形态学滤波等后续处理来实现目标分割。同时,该方法还具有算法简单,便于实现等特点。实验结果表明,采用所提出的方法可获得较好的视频分割效果。
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