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灰度级信息的目标边界精确周长估算
  • ISSN号:1006-8961
  • 期刊名称:中国图象图形学报
  • 时间:2014
  • 页码:1449-1458
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:江南大学物联网工程学院智能系统与计算研究所,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61170121,No.61202312)。
  • 相关项目:模糊支撑函数及其在图像特征表示中的应用
中文摘要:

针对压缩域视频的运动对象分割在复杂背景下分割精度不高的问题,提出一种基于最新压缩编码HEVC的运动分割方法。首先从HEVC压缩码流中提取块划分和相对应的运动矢量信息,并分别在帧内和帧间对运动矢量进行空域和时域的标签分类,然后利用MRF模型对标签场进行运动一致性估计,得到更精确的运动目标,最后输出MRF分割后形成的掩模信息。通过实验证明,该运动分割方法能够达到有效并可靠的分割效果,尤其对于多目标运动的视频分割效果优于其他比较的方法。

英文摘要:

To solve the problem that the segmentation accuracy of moving object is not high enough under complex back-ground in compressed domain video, this paper proposes a moving object segmentation method based on the up-to-date video coding standard HEVC. Firstly, block partitions and corresponding motion vectors extracted from the HEVC bit-stream are classified based on spatial and temporal consistency in intra frame and inter frames. Then the MRF model is se-lectively exploited to refine the classification result for more accurate video object. Experimental results show that the pro-posed method can achieve an effective and reliable segmentation result, and the method is better than the other compari-son methods especially for multiple target motion video segmentation.

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期刊信息
  • 《数码影像》
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  • 主办单位:中国图象图形学学会 中科院遥感所 北京应用物理与计算数学研究所
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  • 国际标准刊号:ISSN:1006-8961
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3758/TB
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