【摘 要】
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该文阐述了视频对象分割、跟踪技术的研究现状及其应用,突出时空结合的思想,在对传统的运动分割方法进行实现的基础上,研究和改进了三种获取视频对象的策略.在基于形态学运动
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该文阐述了视频对象分割、跟踪技术的研究现状及其应用,突出时空结合的思想,在对传统的运动分割方法进行实现的基础上,研究和改进了三种获取视频对象的策略.在基于形态学运动滤波的运动对象分割策略中,通过改进滤波准则,突破静止背景的限制,实现了运动背景中的对象提取,并提高了对象分割的完整性.在基于Hausdorff距离的对象跟踪提取策略中,提出一种新的鲁棒Hausdorff距离测度,实现了复杂背景中对局部遮挡/显露对象的准确跟踪,提高了传统改进方法的鲁棒性,通过对边缘模板的填充方法进行研究,实现VOP的连续、精细提取.以活动轮廓模型(Snake)为基础,探讨了其在对象运动缓慢的视频序列中的应用,通过对DP(Dynamic Programming)算法和Snake能量的修正,实现对象轮廓的精确跟踪和视频对象提取.在对分割和跟踪策略进行研究的同时,注意到算法的适用性,强调了运动分割与时域跟踪之间的紧密联系.在对象提取策略中加入了预处理或后处理方法,为算法的有效应用提供了保证.
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