视频运动对象分割技术的研究及其应用

论文摘要

视频对象的分割一直是数字视频领域的研究热点和难点,至今为止已经有上千种分割算法,并且不断有新的理论应用到视频分割中来。在视频对象中,人们感兴趣的一般是运动的对象,运动对象分割技术在现实生活中有着广泛的应用,如视频监控,视频电话,视频会议,以及不断发展更新的视频娱乐等。因此本文对视频分割技术进行了研究,研究重点是如何快速准确地分割出视频序列中的运动对象。在对大量视频分割算法进行研究的基础上,通过分析和总结它们的优缺点,本文设计了一种基于差分和块匹配的视频运动对象分割方法。该方法首先在初始帧中利用差分和高阶统计量检测出运动对象,然后在后续帧中通过块匹配的方法进行运动对象分割。这种方法克服了区域生长算法中种子点和生长准则选取难的弊端,也避免了基于光流场等模型算法计算量大,不能满足实时要求的缺点。实验证明,论文设计的方法是一种快速准确的分割方法,有较好的分割效果。最后本文结合生产实际,将此方法应用到缝纫机断针时间检测中,提出了一个基于高速摄像的缝纫机断针事件检测方案。实验结果表明,该方案能够实时、准确地检测到缝纫机断针事件的发生。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究目的及意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本文主要工作
• 1.5 本章小结
• 第二章 运动对象分割技术的研究
• 2.1 视频运动对象分割预处理
• 2.2 静态图像分割方法
• 2.2.1 基于边缘检测的分割法
• 2.2.2 基于区域的分割算法
• 2.2.3 基于特定理论的分割方法
• 2.3 运动对象分割方法
• 2.3.1 运动估计和运动模型
• 2.3.2 基于光流的运动估计
• 2.3.3 基于块匹配的运动估计
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于差分和块匹配的运动对象分割算法
• 3.1 加权中值滤波的改进和预处理
• 3.2 基于差分和HOS的运动对象分割方法
• 3.2.1 减背景法
• 3.2.2 利用HOS去除背景区域
• 3.2.3 多次帧差法求运动区域
• 3.2.4 利用掩膜图像提取运动对象
• 3.2.5 形态学开闭运算重建运动区域
• 3.3 基于块匹配的运动估计和跟踪方法
• 3.3.1 通过块匹配提取下一帧中运动对象
• 3.3.2 更新运动对象模板
• 3.4 算法性能分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 分割算法在缝纫机断针检测中的应用
• 4.1 应用背景
• 4.2 基于高速摄像的缝纫机针的分割与跟踪
• 4.2.1 机针的分割
• 4.2.2 机针的跟踪
• 4.3 出错时间判断
• 4.4 本章小结
• 第五章 结束语
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果