H.264视频及其中动态目标检测研究

论文摘要

本文是研究H.264视频及在H.264视频中对动态目标进行检测的问题。视频中的动态目标检测是计算机视觉领域的一个经典课题,其应用广泛。由于视频承载了大量的信息,占用的存储空间大,传输带宽要求高,所以现在视频的保存和传输基本上都是经过压缩编码处理的。目前视频编解码标准中,H.264是最先进的,它有更好的压缩效率和网络适用性。文中介绍了一些H.264标准的特性。在经过压缩的H.264标准的视频文件中进行动态目标的检测有广泛的实用性。在动态目标检测方面介绍了一些传统的检测方法,有基于压缩域的和非压缩域的,并对典型的传统方法进行了实验和分析。在压缩视频中,运动估计技术能够很好的消除帧间冗余。运动估计技术会产生承载了宏块主要运动信息的运动矢量。在压缩域中对动态目标检测的基本思想就是利用运动矢量。本文的基本思想是对每一帧的运动矢量进行处理,用背景运动补偿的方法进行检测。本文对拓展中值滤波进行了改进,用来对运动矢量场中的噪声进行滤波。针对背景的移动引入了背景运动补偿,对复杂移动的背景还用了树状分裂的方法。针对画面中的噪声,本文用四邻域模板进行去噪。对检测后的目标基于运动矢量一致性进行增长。随后给出了七个视频的检测实验,结果显示本文算法有效。最后对算法给予总结并指出不足,希望本文能够为以后的研究者提供一些有益的思路。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 选题背景
• 1.3 研究现状
• 1.4 研究难点
• 1.5 主要研究内容和方法
• 1.6 论文结构
• 2 目标检测算法概述
• 2.1 基于非压缩域的检测
• 2.1.1 背景差法
• 2.1.2 帧差法
• 2.1.3 对称差法
• 2.1.4 光流法
• 2.1.5 其他的一些算法
• 2.2 对于压缩域的处理方法
• 2.3 后续的形态学处理
• 2.3.1 腐蚀运算
• 2.3.2 膨胀运算
• 2.3.3 开启运算和闭合运算
• 2.4 典型算法实验
• 2.4.1 背景差法
• 2.4.2 帧间差和对称差法
• 2.5 本章小结
• 3 H.264标准及其代码模型
• 3.1 视频压缩概述
• 3.2 H.264标准
• 3.2.1 H.264/AVC编解码器总体框架
• 3.2.2 分层编码
• 3.2.3 不同档次的划分
• 3.2.4 4×4的整数变换
• 3.2.5 环路滤波
• 3.2.6 帧间预测
• 3.3 H.264模型代码及实验
• 3.3.1 主要开源代码
• 3.3.2 编解码器性能实验
• 3.3.3 实验的评价标准
• 3.3.4 实验结果
• 3.3.5 实验结果分析
• 3.4 本章小结
• 4 运动估计技术
• 4.1 概述
• 4.2 常用的匹配准则
• 4.3 典型搜索算法
• 4.3.1 全搜索算法
• 4.3.2 三步搜索法
• 4.3.3 二维对数法
• 4.3.4 菱形搜索法
• 4.3.5 混合非对称十字多六边形搜索算法
• 4.3.6 其他的一些搜索算法
• 4.4 对于块匹配算法的一些思考
• 4.5 典型搜索算法实验
• 4.5.1 实验说明
• 4.5.2 实验结果
• 4.5.3 实验结果分析
• 4.6 本章小结
• 5 基于运动矢量和背景补偿的动态目标检测
• 5.1 编码帧的选择
• 5.2 基本检测思想
• 5.3 P帧参数的选择
• 5.4 运动矢量获取
• 5.5 运动矢量场的滤波处理
• 5.5.1 矢量中值滤波
• 5.5.2 拓展的矢量中值滤波
• 5.5.3 改进的拓展矢量中值滤波
• 5.5.4 矢量滤波验证实验
• 5.6 运动背景补偿
• 5.6.1 背景模型
• 5.6.2 自适应参考点的选择
• 5.7 复杂背景树状分裂处理
• 5.8 四邻域模板去噪声
• 5.9 基于矢量一致性的目标增长
• 5.10 动态目标检测算法描述
• 5.11 本章小结
• 6 264视频中动态目标检测实验
• 6.1 模型选择和参数设置
• 6.2 实验条件和选择序列说明
• 6.3 实验结果
• cif检测结果'>6.3.1 erik_cif检测结果
• cif检测结果'>6.3.2 hall_cif检测结果
• cif检测结果'>6.3.3 mother-daughter_cif检测结果
• cif检测结果'>6.3.4 paris_cif检测结果
• cif检测结果'>6.3.5 silent_cif检测结果
• cif检测结果'>6.3.6 bus_cif检测结果
• cif检测结果'>6.3.7 container_cif检测结果
• 6.4 实验总结
• 6.5 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 不足之处
• 7.3 展望
• 致谢
• 参考文献