基于內(nèi)容的監(jiān)控視頻流分析與應(yīng)用研究.pdf

1、本文在研究現(xiàn)有較新算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中背景固定這一有利條件，提出了一種固定背景下運(yùn)動(dòng)視頻對(duì)象的自動(dòng)分割算法。該算法首先利用Canny算子提取出的邊界作為每幀VOP的邊界初始化模型，利用相鄰幀的空間位置關(guān)系根據(jù)設(shè)定的距離準(zhǔn)則選取出邊界模型的快變部分和慢變部分，得到運(yùn)動(dòng)視頻對(duì)象的較精確的邊緣；為達(dá)到空間連續(xù)性，采用填充技術(shù)和形態(tài)學(xué)濾波的方法填補(bǔ)視頻對(duì)象內(nèi)部的空洞和平滑邊緣。為了有效評(píng)價(jià)算法的有效性和準(zhǔn)確性，本文還提出了一種簡(jiǎn)單有

2、效的分割評(píng)價(jià)定量指標(biāo)。本文的另一部分工作介紹了基于鏡頭分割和基于整段視頻的關(guān)鍵幀抽取算法，并從顏色、紋理和形狀三個(gè)方面介紹了關(guān)鍵幀的視覺特征提取和相似度度量方法。在此基礎(chǔ)上提出了基于傅立葉描述子的關(guān)鍵VOP抽取算法，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文提出的結(jié)合變化檢測(cè)和邊緣提取的視頻對(duì)象分割技術(shù)基本上可以實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻對(duì)象較高質(zhì)量地提取，同當(dāng)前許多視頻對(duì)象分割技術(shù)如基于光流場(chǎng)和形態(tài)學(xué)的分割技術(shù)的算法相比，具有算法簡(jiǎn)單、高效、易于實(shí)