第一章 绪论 1
1.1引言 1
1.2视频对象分割的基本概念 2
1.2.1对象的定义 2
1.2.2视频分割与图像分割 3
1.2.3研究视频对象分割的意义 4
1.3视频对象分割的现状与存在问题 6
1.3.1研究现状 6
1.3.2算法基本分类 7
1.3.3复杂运动的视频对象提取问题 9
1.4本论文的研究背景及主要内容 9
1.5论文结构 11
1.6本章小结 12
第二章 视频对象分割的基本理论 13
2.1引言 13
2.2数学形态学预处理及后处理技术 15
2.2.1数学形态学基本概念 15
2.2.2形态学图像处理 15
2.3空间域分割技术 18
2.3.1阈值法 19
2.3.2聚类法 20
2.3.3分水岭变换 21
2.4时间域分割技术 23
2.4.1变化检测 24
2.4.2光流场法 25
2.4.3运动矢量场估计 27
2.5时空联合分割技术 28
2.5.1基于时空像素聚类理论的分割方法 29
2.5.2基于区域的分割方法 30
2.5.3对象跟踪 33
2.6分割结果的评价方法 38
2.7本章小结 38
第三章 基于区域多重选择的视频对象分割技术研究 39
3.1引言 39
3.2当前帧的帧内图像区域划分 43
3.3区域的初始分类 44
3.4区域的二次分类 45
3.5区域的后处理技术 46
3.6实验结果 48
3.7本章小结 52
第四章 基于背景重建技术的视频对象分割 54
4.1引言 54
4.2背景技术对遮挡的处理 56
4.2.1对象分割的数学表达式 58
4.2.2噪声特征参数估计 59
4.2.3变化检测模板CDM的填充技术 61
4.2.4背景重构技术 62
4.2.5遮挡消除和视频对象提取 63
4.3实验结果及分析 63
4.4结论 66
第五章 基于时空标记场最大后验概率的多视频对象分割算法 68
5.1引言 68
5.2多运动对象的基本描述 69
5.2.1多对象的分割标记 69
5.2.2运动估计模型 70
5.2.3对象的颜色特征 72
5.3多对象分割的贝叶斯模型 73
5.3.1 MRF/GRF模型 73
5.3.2最大后验概率表示 76
5.3.3基本模型分析 78
5.3.4部分遮挡处理 79
5.4能量函数的优化执行 80
5.4.1初始对象区域划分 80
5.4.2参数估计 80
5.4.3优化执行过程 81
5.5实验结果 81
5.5.1独立运动时的多视频对象分割 82
5.5.2视频对象间发生遮挡时的分割 84
5.5.3与COST211算法的比较 85
5.5.4分割结果的客观评价 86
5.6本章小结 88
第六章 基于时空曲线演化的多视频运动对象分割算法 90
6.1引言 90
6.2时空曲线基本模型描述 91
6.2.1时空能量模型 91
6.2.2时空曲线的Leve1-set表示 94
6.3曲线的初始轮廓及对象的初始分割 96
6.4对象间的遮挡处理 98
6.5实验结果 101
6.5.1独立运动时的多视频对象分割 102
6.5.2视频对象发生拓扑形状变化时的分割 103
6.5.3视频对象间发生遮挡时的分割 104
6.5.4曲线演化法与帧差法分割结果比较 105
6.5.5分割结果的客观评价 106
6.6本章小结 108
第七章 结论与展望 109
7.1论文工作的总结 109
7.2视频对象分割技术的展望 111
参考文献 113
致谢 124