【摘 要】
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随着多媒体技术的发展,视频监控技术已经越来越多的应用于人们的生产生活中,而在视频监控中实现自动目标识别则有助于进一步增强视频监控系统的功能。本文研究了运动物体识别
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随着多媒体技术的发展,视频监控技术已经越来越多的应用于人们的生产生活中,而在视频监控中实现自动目标识别则有助于进一步增强视频监控系统的功能。本文研究了运动物体识别中的一项关键技术一视频分割技术。 本文在对现有的算法进行了研究和分析的基础上,提出了应用运动块矢量预测的块匹配法进行视频分割的算法;重点论述了算法中涉及的视频图像空域分割,时域分割和分割结果后处理等技术,其中,作为时空域结合进行分割视频图像的算法中,空域分割是不可缺少的重要的一步,它的分割效果如何直接影响算法整体的效果和效率;时域分割是本算法的核心部分,它利用块匹配法对时域信息进行分割;将图像树形结构子块划分技术应用到视频分割算法中以消除块匹配的缺点;提出基于矢量预测的帧间块匹配法具有较好的匹配准确性和实时性;在视频分割图像后处理阶段,运用数学形态学图像处理方法对时空域分割结果作了进一步完善;通过设计仿真实验对算法进行验证;论文结束部分针对算法中存在的一些不足,提出了今后工作的方向。本算法有效消除了突现背景、孔洞和毛刺,分割效果使人满意,并具有良好的实时性。
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