一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法

10-面向对象图像特征提取

第十章面向对象图像特征提取 10.1 面向对象图像分类技术面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。 FX的操作可分为两个部分：发现对象(Find Object)和特征提取（Extract Features）

10.2 发现对象 10.2.1 准备工作根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。（1）空间分辨率的调整如果您的数据空间分辨率非常高、覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等），可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用ENVI主菜单->Basic Tools->Resize Data工具实现。（2）光谱分辨率的调整如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用ENVI主菜单->Basic Tool->layer stacking工具实现。（3）多源数据组合（4）空间滤波 10.2.2发现对象第一步启动FX模块（1）在ENVI EX中，选择File-Open,打开图像文件qb_colorado.img，如图10.1。（2）在ENVI EX中，双击Toolbox中的Feature Extraction。选择输入文件（图10.2），单击Select Additional Files前的三角形符号，有三种数据可输入： Basic Image:必选项辅助数据（Ancillary Data）:可选项掩膜文件（Mask File）:可选项（3）单击OK按钮，进入下一步操作。

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

第20卷　第3期2000年6月北京理工大学学报 J o urnal of Beijing Institute o f Technolog y V o 20　No.3Jun.2000 文章编号:1001-0645(2000)03-0347-05 基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法李冬霞,　曾禹村 (北京理工大学电子工程系,北京　100081) 摘　要:研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法.根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标.仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力.关键词:运动目标检测;图像分割;块匹配;速度特征矢量中图分类号: TN 957.53 文献标识码:A 收稿日期:19991005 作者简介:李冬霞,女,1971年生,博士生. 理想情况下,具有运动目标的图像序列相邻图像帧间背景几乎不动,目标像素是作为一个整体相对于背景平移运动的,因此可以利用目标的速度特征将其从背景中提取出来.一般以二维位移偏移量(d x ,d y )作为目标运动速度的描述,常用的运动估计算法有像素递归法 (recursive algo rithm )和块匹配算法(block -ma tching alg orithm )[1,2].像素递归法计算量大,计算过程复杂,不易达到实时分割的要求.作者采纳块匹配算法,证实了该算法的有效性. 1　运动目标的速度估计块匹配方法是一种相关分析方法,它是把一帧实时图像分为若干个大小相等的子图像块,将每一子图像块作为模板在相邻参考帧图像中一定搜索范围内进行相关计算,根据匹配准则,找出最优匹配位置.该位置对应的二维位移偏移量(d x ,d y )即可作为模板子图像块运动速度矢量的估计值 [3] . 1.1　匹配准则匹配准则是衡量帧与帧之间两个子图像块相似程度的准则函数.可以用子图像块之间的二维互相关函数N (D )作为准则函数,其定义为 N (D )=R S K S K -1(D ) R S K S K (0)R S K S K -1(D ), (1) 其中 R S K S K -1(D )=E [S K (x ,y )S K -1(x -d x ,y -d y )]. 为减少计算量而又保持一定的匹配精度,也可采用子图像块间对应像素绝对差值即均值

影像信息提取之——面向对象特征提取

同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容： ●面向对象分类技术概述 ● ENVI FX简介 ● ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。表1为三大类分类方法的一个大概的对比。

数字视频中文字分割算法的研究

万罡周洞汝崔永毅傅华胜（武汉大学计算机信息学院，武汉<#""=!）摘要文章对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行了分析、实验与评价，最后提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法，并给出与前面一些算法的比较。关键词文字分割阈值分裂/ 合并边缘检测文章编号0""!6>##06（!""#）"!6"0"#6"#文献标识码? 中图分类号@A#B0 !"#$%&’"()*+,&-."(/&0 1)2"!),/)’"3".&’.’4.,."3+5.$)& 63’73’,8(&’,-#9#. :&’,%.;#<#3=()’, （C)D’:,&)+,.E F.&D G,):*H-)+H)，I G8’+J+-K):;-,L，I G8’+<#""=!） *>="-3?"：%+,8-;,8);-;，,8:))M-EE):)+,’5(.:-,8&.E,)N,;)(&)+,’,-.+，-+H5G M-+(,8:);8.5M6O’;)M’5(.:-,8&，;D5-,,-+(/ &):(-+(O’;)M’5(.:-,8&’+M,)N,G:)O’;)M’5(.:-,8&，’:)’+’5L P)M’+M)K’5G)M，,8)+，,8)’G,8.:;O:-+(’+)EE-H-)+,,)N, ;)(&)+,’,-.+’5(.:-,8&’;E.55.Q，E-:;,，’+)M()M),)H,-.+ R D:.S)H,-.+O’;)M&),8.M-;G;)M,.(),,)N,:)(-.+;，;)H.+M，,)N,:)(-.+;’:);)(&)+,)M OL ,8:);8.5M6O’;)M&),8.M$ @)%A&-$=：@)N,;)(&)+,’,-.+，@8:);8.5M，*D5-,,-+(/ &):(-+(，T M()M),)H,-.+ 文字分割的本质是图像分割（%&’()*)(&)+,’,-.+）。图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义”的区域，使其后的图像分析、识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。尽管对图像分割算法的研究已有几十年的历史，依据各种理论，至今已提出了上千种类型的分割算法，但是它们大都是针对具体问题的，目前还没有通用的分割理论和算法。下面将对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行分析、实验与评价，并提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法。有关，则所得的阈值是与坐标相关的（即动态阈值，前两种阈值对应可称为固定阈值）。以上对阈值分割方法的分类思想是通用的。近年来，许多取阈值分割方法借用了神经网络、模糊数学、遗传算法、信息论等工具，但这些方法仍可归纳到以上三种方法类型中。 0$0阈值的灰度图像二值化在利用单阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，且目标和背景象素在灰度值上有很大的差别。对于这类图像，它们的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合而成，可以把双峰之间的谷点作为阈值!，对图象作以下二值化处理： ’（#，$）3!0 若%（#，$）!!（! " 若%（#，$）"! 0 基于阈值的二值化算法在基于阈值的灰度图像分割算法中，确定阈值是关键。阈值一般可写成如下形式：对于某些新闻视频中的标题新闻、影视片名或演员表等它们的背景一般比较简单，可以采用单阈值分割方法。但是，大多数视频中的文字都有较复杂的背景，反映在其灰度直方图上 !"!1#，$，%（#，$），&（#，$）2（0）将出现多个峰谷，此时若采用单阈值的分割方法则无法将文字其中%（#，$）是在象素点（#，$）对处的灰度值，&（#，$）是该点邻域的某种局部性质。换句话说，!在一般情况下可以是（#，$），%（#，$）和&（#，$）的函数。借助式（0），可以将阈值分割方法分成如下三类：（0）如果仅根据%（#，$）来选取阈值，所得的阈值仅与各个图像象素的本身性质相关（即全局阈值）；（!）如果阈值是根据%（#，$）和&（#，$）来选取的，所得的阈值就是与（局部）区域性质相关的（即局部阈值）。（#）如果阈值除根据%（#，$）和&（#，$）来选取外，还与（#，$）从背景中分离出来。为此，作者尝试采用多阈值方法将所有的峰都分离出来，如果灰度图像中的文字所占的象素的灰度值相近且与图像中其他目标的灰度值不同，则必然有一个被分离出来的峰对应于图像中的文字目标。基于局部阈值的二值化算法 0$! 基于局部阈值的方法通过定义考察点的领域，并由邻域计算模板来实现考察点灰度与邻域点的比较，较全局阈值方法有更广泛的应用。其中典型的局部比较方法有4’&)5678’.算法和9):+;)+算法等。与4’&)5678’.算法相比，9):+;)+算法的作者简介：万罡，男，0B=U年生，湖北荆州人，硕士研究生，主要研究方向：图形图像处理及多媒体技术。周洞汝，0B#B年生，教授，博士生导师，主要研究方向：图形图象视频压缩，V%*应用技术等。

静止背景运动目标识别

Moving Object Detection in Stationary Scene 摘要：随着计算机技术的不断提高，智能视频监控技术得到了很好的发展, 过去依靠人力监控视频中出现的人或汽车等既浪费人力物力，又不够准确，很容易发生遗漏，而智能监控就不存在这种问题，只需在程序中设定报警条件即可，能够准确地达到实时监控的目的。现在智能视频监控逐渐应用于城市道路、小区、银行等重要场所及对场景中的异常事件或人的异常行为的监控中, 应用前景广泛，正在逐步取代靠人力来观察视频信息。智能视频监控相比过去常用的靠人来监测的最重要的不同就是识别出需要监控的对象，通常是运动目标的提取。在本文中利用matlab视频处理功能，通过matlab程序来获取视频，使用背景减差法来检测出运动目标提取静止背景中的运动目标，并将结果显示出来，以进行进一步的分析处理。关键字：视频监控；目标提取；静止背景；matlab；目标识别；背景减差法

基于视频的运动目标主要提取方法目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分，在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法，差值法。光流法的计算量很大，实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单，实时性较好，是目前应用最广泛，最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类，一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分，但自然场景不是静止不变的，因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分，这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分，只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中，每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似，因此，高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。许多学者对基于高斯混合背景模型的背景消除法作了改进并取得了较好的效果。Stauffer 等人提出了采用自适应混合高斯模型，作为背景统计模型的算法；Power 等人详细的讨论了混合高斯模型，并对模型中的参数选择及更新提出了很好的建议。Monnet 等人在文献[3]中对摆动的树叶，水纹的波动等动态纹理干扰作了深入研究，提出了在线的自动聚类模型来获得并预测场景中的这些变化以减少干扰。然而，由于光照条件的影响，大多数图像都存在阴影，阴影的存在干扰了目标的检测，使检测到的目标与真实的目标形状相差很大，这对后续处理如目标识别、行为判断等会产生很大的影响。混合高斯模型无法消除阴影的干扰，因此找到阴影消除的方法变得非常重要。近年来，提出了很多阴影消除方法，毛晓波提出了基于最大色度差分的阴影检测方法，A. Leone提出了基于纹理分析的阴影消除方法，通过分析纹理信息获取前景目标并消除阴影，取得了较好的效果。运动目标检测常用的方法一般分为两大类，一种是基于特征的方法，另一种是基于灰度的方法。基于特征的方法是依据图像的特征来检测运动目标，它多用于目标较大、特征容易提取的场合。基于灰度的方法一般是依据图像中灰度的变化来检测运动目标。目前基于视频的检测方法主要有: 基于帧间差分的方法、基于光流场的方法、基于背景差的方法等。帧间差分法是基于运动图像序列中相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法, 具有很强的自适应性。但如果物体内部灰度分布均匀这种方法会造成目标重叠部分形成较大空洞，严重时造成目标分割不连通，从而检测不到目标。光流场法是基于对光流的估算进行检测分割的方法。光流中既包括被观察物体的运动信息, 也包括有关的结构信息。光流场的不连续性可以用来将图像分割

面向对象分类之图像分割

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为0 到1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation)，早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素则没有共同的性质。这两种方法都有优点和缺点，有的学者考虑把两者结合起来进行研究。现在，随着计算机处理能力的提高，很多方法不断涌现，如基于彩色分量分割、纹理图像分割。所使用的数学工具和分析手段也是不断的扩展，从时域信号到频域信号处理，小波变换等等。目前,有许多的图像分割方法,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法.图像分割主要包括4种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。

数字视频处理__课程报告-视频分割技术发展及其应用

视频分割技术课程报告题目：视频分割技术发展及其应用

数字视频处理中运动估计的方法及应用 1 引言科学技术的飞速发展的今天，带来了电子设备的普及和海量的视频数据。视频在我们的日常生活中充当着越来越重要的角色，我们可以随时利用身边的电子设备比如掏出手机，拍一段视频，或者从社交媒体软件微博、QQ、微信等空间浏览朋友上传的视频。这些各种各样的媒体视频软件的出现不仅丰富了我们的生活，也给我们的生活带来其他便利，比他，在医学影像、智能交通管理、视频监控、医学影像这些领域也离不开视频的使用。这些丰富的视频软件的产生，离不开那些有关视频方面的处理技术。比如涉及那些视频分割核心技术的发展推进了那些手机端、PC端等软件迅速崛起。视频相比与图片，能传达更全面和丰富的信息，它由一系列图片组成，并结合音频。高速发展的网络也带了处理视频的一些挑战，庞大的视频信息如何能保证有效的传输以及使用是一个问题，因此就需要一种对视频进行分割的技术。MPEG是针对视频压缩相关编码的规范，并在MPEG-4规范标准中明确地给出一种基于视频内容的编码方案，它指出视频是由一系列具有语义实体的视频对象组成。视频对象说白了无非就是在组成视频的那一系列的图像中那些具有相同或者相似的像素特征的全体。例如像物体的运动就能作为反应这些具有相似性的特征，其它诸如物体的形态或者说是物体的色调也能用来作为衡量这种相似性。而视频分割技术它其实就是从含有这些复杂的多个对象的视频当中抽离出那些我们要的实体对象。我们接下来首先先介绍一些关于图像方面的知识作为开头，因为它是视频处理的前提基础，然后介绍一些传统的视频分割方法、介绍目前流行的视频分割方法主要有哪些。接着，我们谈谈视频分割技术可以具体应用在哪些领域。最后是一些涉及视频分割技术的总结展望。 2 图像分割技术因为视频是由一系列的特定的图像组成的。所以对视频进行分割归结来说还是对这些图像进行分割。图像分割的经典方法是由图论中的Graph Cut提出的，它需要用户的交互来切割图像，需要用户手动的标记出图像的前景和背景。之后的图像分割算法大多都是基于此基础上进行改进。关于图像分割的方法目前还是很丰富的，不可能一一地列举出来，因此，我们按照其所属不同的类别进行阐述。第一类是利用不同阈值的方式进行切割，切割的思想就是对图像在其特征空间上进行划分，形成多个划分类。图像的灰度是比较经常作为特征选取方案的。或者也可以对原始特征进行处理得到效果更好的特征。通常这类算法运行效率低，而且当图像中存在噪声时对其结果影响较大。第二类是从图像的区域出发：思想大致类似于聚类算法，首先构造相似度函数，然后把相似的象素聚成一类，聚类过程中聚类的顺序的不同也诞生了不同的方法。例如我们在初始时刻可以把整张图像看着单独的一个类，然后在接下来不断的对上一轮的类别分裂划分，直到达到稳定状态结束。也可以将操作的过程反过来即：初始时刻先将图像设定几个不同的给定类别，然后不断地判断哪些类是可以兼并在一起的直到稳定状态结束。最后一类是直接提取出图像对象的边缘，其思想比较直观。提取方式也可以分为多种，比较常用的先提取出局部可能的边缘点，然后慢慢的扩展得到整体的轮廓。最后就能把各个对象的外部边界检测出来，从而达到分割的目的。

面向对象影像分析简要介绍--以eCognition为例

面向对象影像分析简要介绍 ——以eCognition软件为例前言遥感影像的光谱，空间，时间分辨率不断提高，为开展各类遥感应用提供各种数据。但在遥感数据获取能力增强的同时，也使得丰富的影像数据得不到充分利用和挖掘，从而出现“数据丰富，信息贫乏”的困境。如何快速自动准确地从遥感影像中提取出能满足某种应用的专题信息，是我们亟待要解决的问题。随着面向对象思想的风行以及面向对象影像分析技术的不断成熟，使得我们从高分影像中提取专题信息变得更加便捷。尤其是一些商业的面向对象影像分析软件的出现，如eCognition，Feature Analysis。eCognition软件的口号就是“Exploring the soul of imagery(发掘影像最大潜能)”。本论文旨在从eCognition软件了解面向对象影像分析的相关思想和技术。希望通过探究eCognition软件背后的思想以及技术原理，如面向对象，多尺度分割，模糊分类等，为高分辨率遥感影像的特征描述以及建模带来一些启发。 1.面向对象面向对象的思想是针对具体应用，将问题处理对象（逻辑概念上或物理概念上）划分为合适粒度（即对象）来进行处理，并封装其相应的属性以及行为，同时为了更好的复用以及扩展，维护更新，使其具有继承，多态，聚合等特性。 1.1对象对象是指状态和行为的集合体，在物理实现上表现为数据和操作的集合，逻辑上表现为有职能的实体。它是用来描述现实世界中的物理概念或逻辑概念上的物体。比如人就是一个对象，它有性别，年龄，姓名等属性，人有吃饭睡觉等行为。武汉大学也是一个对象，它有名称，学院机构，学校历史等属性，也有教学科研等行为。不同的是人是物理概念上的对象，武汉大学是逻辑概念上的对象。 1.2抽象性，封装性，继承性抽象是抽取出我们所感兴趣的部分，用这些少量特征来描述一个事物。封装性是对事物的数据和操作进行封装，即对其状态和行为进行封装。继承特性是对事物属性和行为的继承。

视频序列中运动对象分割方法的设计与实现

视频序列中运动对象分割方法的设计与实现[1][repaste] 2009-03-23 09:36 转自：https://www.360docs.net/doc/576767431.html,/2008/07/video-sequence.html The technology of multimedia correspondence developed quickly. After the standard MPEG-1 and MPEG-2, a new standard named MPEG-4 was put forward by the MPEG committee. The key technical of the standard is the standard is the Video Object Segmented from the video frame. The results of object segmentation will affect subsequent applications directly. At the present time, there is no current method, which can segment object models from the background efficiently, though a great deal of research work has been done for video coding. Most algorithms aim at particular image sequences. The video segmentation has been widely applied in many fields, especially in low bite-rate ratio multimedia fields, so it is more and more becoming the hot point in the video research field. This paper discusses the basic theory of digital image segmentation, and then analyzes the exist method for the segmentation of moving objects in video sequences. At last an effective moving object segmentation algorithm is used. First, the moving regions are obtained by the intersections of two neighbor difference images, and then small regions that are not accurate are removed. Finally, the moving regions are filled using the method of mathematical morphology. This arithmetic makes use of the functions of the library effectively, improves precision and efficiency of computation, and has a good property for the application to multi-platform. Experimental result shows that the algorithm can get satisfactory result. Key words: Image segmentation, Frame difference, video sequence, moving object, mathematical morphology 目录摘要 I ABSTRACT II 第一章绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外研究状况 3 1.3论文内容与结构安排 4 第二章典型的图像分割方法 6 2.1阈值法与边缘检测法 6 2.1.1阈值法 6 2.1.2边缘检测法 7

面向对象影像分类(样本模式)

面向对象影像分类（基于样本） 1、进行尺度为100的影像分割。 2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。 3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列表中的特征，选择以下一些特征，如下图：

4、应用分类规则：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Apply Standard NN to Classes”把它插入到类描述中，选择左边框中的类，单击，即可将该类加入到右边的框中，如下图：点击OK后，在Class Hierarchy中双击一个类，如草地，可以看出分类特征已经添加到

该类中，如下图： 5、选择样本：选择菜单View -> toolbar -> sample，打开样本导航器，如下图：选择按钮，打开样本编辑器，如下图：

6、选择类的样本：从样本编辑器中的Active Class中选择需要选择样本的类，如草地，在分割图上点击样例对象,当你单击一个类时，它的特征值在每个列出的特征被以高亮度的红色指示显示，这样可以使您对比不同对象它们的相关特征值，如下图：

该类的样本，选择后样本编辑器会成为如下的状态：依次为所有的类选择足够的样本。 7、执行分类：在Process Tree中选择Append New，Algorithm中选择Basic Classification -> Classification，在Algorithm Parameters的Active Classes中选择“草地、道路、房屋、湖泊”，设置如下图：

基于eCognition的面向对象遥感影像分割、分类及精度评价

基于eCognition 的面向对象遥感影像分割、分类及精度评价流程一、分割 1.1 创建工程创建一个新的ecognition 工程，加载遥感影像，如果有专题层，加载专题层。 1.2 多尺度分割第一次分割时基于象元的分割，后面的分割都是基于上一层的基于对象的分割，有专题层的使用专题层限制分割成形的对象。图1.2-1 多尺度分割第一次分割基于像元 T a n g S h i m i n g 2012.11.20 资源与环境工程学院汤世明

m i h S g n a T 图1.2-2 之后的分割都是基于上一层影像对象层多次分割之后可以得到一个尺度列表：图1.2-3 多尺度分割图层列表二、分类 2.1 创建分类体系创建需要从影像中提取的各个类别。

m i h S g n a T 图2.1-1 创建类别类描述可以先空着，由后面优化算法自动计算。 2.2 选择分类尺度图层选择适合某一地类的分割尺度图层。比如本例中在400尺度下分水体、非水体。

m i h S g n a T 图2.2-1 选择适宜尺度图层 2.3 选择样本按一定要求选择样本。利用工具Sample Editor和Select Samples。

m i h S g n a T 图2.3-1 选择样本工具 2.4 优化特征属性集选择要参与分类的属性，并通过属性优化器进行筛选，得出最佳的属性组合，将其应用于各个类。图2.4-1 选择特征属性优化并将优化结果应用于最邻近分类和类描述。

2.5 分类执行分类算法。图2.5-1 分类算法参数设置 2.6 优化分类反复选样本、优化特征属性、修改参数、利用空间关系等优化分类。三、精度评价 3.1 精度评价重新随机选择一部分样本，计算混淆矩阵。 T a n g S h i m i n g

MKV高清视频无损分割图文教程

MKV高清视频无损分割教程 2011-08-20 要做到完全无损地分割视频，我们推荐大家使用Mkvtoolnix软件中的MkvmergeGUI程序。MkvmergeGUI支持多种格式的视频、音频文件和字幕文件。分割操作很简单方式要注意首先，在Mkvtoolnix软件的文件夹中找到“mmg.exe”，双击打开MkvmergeGU主界面，点击“添加”按钮，选择要进行分割的视频文件。这样就可以在“输入文件”窗口中看到该视频文件，并在“轨道”窗口中显示出该视频文件包含的所有轨道(如图1所示)。一般来说AVI和RMVB 格式的高清视频文件都只包含一条视频轨道和一条音频轨道。而MKV格式的视频可能会包含多条音频轨道，甚至还会有多条字幕轨道。 “轨道”窗口中显示该视频文件包含的所有轨道然后，打开“输入”旁边的“全局”标签，勾选“允许分割”。在这里，软件提供了按文件尺寸、按持续时间和按时间代码三种分割方式(如图2所示)。按文件尺寸分割很容易理解，直接输入一个文件大小，如“1000MB”，软件就会将视频文件分割成若干个1000MB大小的视频文件，直到最后一个文件不足1000MB时为止;按持续时间和按时间代码这两种分割方式就要分别说明一下了，不然比较容易用错。

软件提供了按文件尺寸、按持续时间和按时间代码三种分割方式按持续时间与按文件尺寸类似，只不过将文件的体积参数换成了时间参数。如输入 “3600s”，软件会在视频每持续播放3600秒时分割一次并以此类推，直到最后一个视频持续播放时间不足3600秒。按时间代码则与前两者不同，输入一个参数，例如“3600s”后，软件只会在视频播放到3600秒时分割一次，便不再做其他操作，整个视频也只会被分为两部分。由此可见，按文件尺寸分割是我们最熟悉的分割方式。例如前面说的要刻录一个6600MB的视频文件，就可以先把它分成一个4480MB和一个2120MB的视频文件，然后把第一个文件刻进一张DVD-5光盘中，第二个文件你可以先留在硬盘里，看看能否和其他高清电影的某部分一起刻录在另外一张光盘中，这样就充分利用了光盘的空间。具体的操作就很简单了，根据不同的分割方式，输入相应的数值，再选择输出文件的保存位置并给分割的文件命名，点击“开始合成”按钮，软件就会自动处理。提示：刻录过程中，大家可以使用Nero等刻录软件的“查看光盘信息”功能，首先确定你使用的光盘最大容量是多少，并根据光盘容量选择视频分割大小。不过建议，最好留下20MB~30MB 的剩余空间，否则容易出现刻录失败或刻录盘产生数据错误的问题。字幕同步分割保证播放质量如果要分割的视频文件带有外挂字幕，只分割视频文件本身，原来的字幕就不能用了。一般的解决办法是用字幕分割软件按照视频分割的时间位置分割外挂字幕。其实不用这么麻烦，MKV 格式支持字幕轨道，我们可以在分割前先用MkvmergeGUI将外挂字幕文件添加进来和视频文件一起分割，以后播放时直接使用内置的字幕轨道即可。添加字幕的方法是在MkvmergeGUI主界面添加好视频文件后再点“添加”，选择外挂字幕文件，在“轨道”窗口中看到多出来的这条字幕轨道后，按照前面的方法继续对视频文件进行分割即可，新生成的视频文件中已经内置了字幕(如图3所示)。新生成的视频文件中内置了字幕音轨最终合成制作自己的高清视频

多视频运动对象实时分割及跟踪技术

第42卷第9期2008年9月浙　江　大　学　学　报(工学版) Journal of Zhejiang University (Engineering Science ) Vol.42No.9 Sep.2008 收稿日期:2007204227. 浙江大学学报(工学版)网址:https://www.360docs.net/doc/576767431.html,/eng 作者简介:孙志海(1981-),男,福建漳州人,博士生,主要从事视频运动对象分割的研究.E 2mail :eeszh @https://www.360docs.net/doc/576767431.html, 通讯联系人:朱善安,男,教授,博导.E 2mail :zsa @https://www.360docs.net/doc/576767431.html, DOI :10.3785/j.issn.10082973X.2008.09.030 多视频运动对象实时分割及跟踪技术孙志海,朱善安 (浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027) 摘　要:利用帧间差异积累信息进行自适应背景建模,采用背景差的方法检测视频运动对象区域.设计了一种变系数的空域滤波器,有效地对背景差图像进行了增强,使获得的视频运动对象区域更具有空域连通特性.给出了一种改进的基于Otsu 法的自适应阈值化方法,能更准确地对背景差图像进行阈值化.采用形态学边界提取技术对视频运动对象轮廓进行提取.在获得视频运动对象轮廓的基础上,用区域生长法对视频运动对象进行定位,将矩形中心坐标视为视频运动对象的质心坐标.用基于空间欧氏距离最短的方法对每个视频运动对象质心进行关联跟踪并绘制轨迹.试验结果表明,该方法实时有效. 关键词:运动对象分割;运动对象跟踪;差异积累;空域滤波;背景更新中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:10082973X (2008)0921631205 R eal 2time segmentation and tracking technique of multiple moving objects in video sequence SU N Zhi 2hai ,ZHU Shan 2an (College of Elect rical Engineering ,Zhej iang Universit y ,H angz hou 310027,China ) Abstract :Effective background was modeled by accumulative f rame 2to 2frame differences ,and foregro und could be ext racted using background subtraction operation.A variable coefficient spatial filter was presen 2ted ,which could effectively enhance t he background subt raction image and make t he foreground region has much more spatial connectivity.An imp roved Ot su 2based segmentation met hod was presented to accurately t hreshold t he background difference image.Morp hological operation was used in extracting contours of moving object s.After getting t he contours of moving object s ,region growing segmentation met hod was applied to locate t he foreground region ,and t he rectangle cent re was seen as t he mass cent re of t he moving object s.Moving object s were t racked using minimal Euclidean distance and t he motion trajectories were also painted.Experimental result s showed t hat p roposed algorit hm was effective and efficient. K ey w ords :moving object segmentation ;moving o bject tracking ;difference accumulation ;spatial filte 2ring ;background up date 视频运动对象分割及跟踪处于整个视觉监视系统的最底层,是各种后续高级处理如视频分析[1]、视频编码[2]、视频检索[3]以及视频监控[4]等的基础.运动对象分割是指从视频流中实时提取出运动对象,而运动对象跟踪则是指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹.尽管文献[5～7]报道了有关视频运动对象分割的算法,但视频运动对象自动分割的问题还没完全解决.实时自动分割视频语义对象的难点有:对复杂场景快速准确的背景建模;环境变化及噪声影响算法的鲁棒性;算法通用性差,复杂的分割算法满足不了应用的实时性要求;多运动对象的分割及跟踪[627]对分割算法提出了更高的要求.