一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法鲁梅
一种时空信息联合的运动对象分割算法
一种时空信息联合的运动对象分割算法张晓燕;马志强;赵宇波;单勇【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2011(38)5【摘要】提出了一种在通用视频序列中联合时空信息分割运动对象的算法.首先,提出匹配加权的全局运动估计补偿算法,以消除动态场景中背景运动对运动对象分割的影响.其次,时域信息提取中,使用基于直方图拟舍的显著性检测及对称差分法获得运动对象模板,以克服依据经验设定阈值的缺点并且提高运动对象模板的准确性;空域信息提取中,提出基于粘性形态学梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭分割算法,以较好地解决分水岭算法的过分割问题,获得有效空间区域分割.最后,利用双阈值比重算法将时域和空域信息结合,提取出运动对象.实验表明,该算法分割结果准确,有效地解决了背景运动、时域信息不准确、空域过分割以及时空信息难以有效结合的问题.%A novel video moving object segmentation algorithm based on spatio-temporal information was proposed in this paper. The algorithm can extract the moving object from the video sequence with static or global motion background automatically. Firstly,an efficient and accurate global motion compensation method was used to change the motion background to static background. In temporal motion information extracting, the value of background noise variance was estimated by histogram fitting to overcome the shortcoming of setting the value by experience, then the significance test and the symmetrical difference method were applied to achieve accurate moving object mask. In spatialimage irformation extracting, an improved multi-scale watershed algorithm based on viscous morphological gradient correction and edge value merging was employed to segment moving regions which can solve over segment problems greatly. Finally,video object was extracted by performing double threshold ratio operation on spatial and temporal results. Experimental results validate the proposed algorithm.【总页数】5页(P275-278,封3)【作者】张晓燕;马志强;赵宇波;单勇【作者单位】空军工程大学电讯工程学院网络工程系,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院网络工程系,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院网络工程系,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院网络工程系,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.一种基于梯度模型的MPEG压缩域的运动对象分割算法 [J], 孙涛;杨高波;刘理;张兆扬2.一种基于运动估计的MPEG-4对象分割算法 [J], 鞠鸣;何鸿3.一种基于凸壳的压缩域运动对象快速分割算法 [J], 钱增磊;梁久祯4.一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法 [J], 鲁梅;卢忱;范九伦5.一种基于CNN的运动对象分割算法 [J], 蒋鹏;陈松因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种视频序列中运动物体的分割方法[发明专利]
![一种视频序列中运动物体的分割方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6209f1e952ea551810a687fa.png)
专利名称：一种视频序列中运动物体的分割方法专利类型：发明专利
发明人：鲁照华,叶云,刘继兴,吴畏
申请号：CN200410077709.8
申请日：20041230
公开号：CN1798338A
公开日：
20060705
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于一种视频序列中运动物体的分割方法。
为了克服物体运动快慢因素的影响，本方法包括如下步骤：(a)求取当前帧与前一帧图像的帧差图像；以该帧差图像中各个像素点为中心开一个N*N大小的窗口，利用(见右式)三式求得一二值运动图像，该二值运动图像经过填充后得到一填充二值图像；(b)求取当前帧的边缘图像；将该边缘图像的所有边缘点中对应于填充二值图像内f＝255的像素所构成的集合E，同经过形态滤波的上述填充二值图像的边缘像素集合E根据(见上式)形成初始化模型O；(c)根据已得到的若干帧差图像和下一帧图像的分析结果，对下一帧图像进行模型更新。
申请人：中兴通讯股份有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦A座6层
国籍：CN
代理机构：中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人：樊卫民
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一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法_鲁梅
计 算 机 应 用 研 究 Application Research of Computers
Vol． 30 No． 1 Jan． 2013
一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法
鲁
摘
1 梅 ，卢 2 1 忱 ，范九伦
*
（ 1． 西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710061 ； 2． 武警工程大学 通信工程系，西安 710086 ） 要： 为实现视频编码标准 MPEG-4 中语义对象的自动提取， 提出一种基于时空信息的运动对象分割算法 。
在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板， 以在充分利用时域信息的 同时提高算法的速度； 在提取空域信息时， 先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理， 然后利用自适应 Canny 算子获取准确的空间边缘信息； 最后进行时空融合， 用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。 实验结果表明， 本算法可以快速准确地分割视频运动对象测模板； 空间边缘信息 中图分类号： TP391． 4 文献标志码： A 文章编号： 1001-3695 （ 2013 ） 01-0303-04 doi： 10． 3969 / j． issn． 10013695． 2013． 01． 078
Abstract： To achieve the automatic extraction of semantic objects in video coding standard MPEG4 ，this paper proposed a moving object segmentation algorithm based on temporalspatial information． The proposed algorithm firstly obtained the moving region detection template of the target in temporal domain by using the bilateral weighted cumulative frame difference and blocked higherorder statistics algorithm，and it increased the speed of the algorithm while taking full information of temporal． it enhanced the contrast of the grayscale in video sequence at first， and then Secondly ，in the extraction of spatial information， obtained accurate information of spatial edge by using an adaptive Canny operator． Finally，the proposed algorithm merged the temporal information and spatial information together，extracted the moving objects with the temporal moving template which had been corrected by the spatial edge information． The experimental results show that the proposed algorithm can obtain an accurate segmentation of moving objects in video with a high speed． Key words： video moving objects segmentation； temporalspatial segmentation； moving region detection template； spatial edge information
在MPEG压缩域中进行运动对象提取的现状研究
在MPEG压缩域中进行运动对象提取的现状研究
李鹏;李燕;鲁晓峰;王学通;王理
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2008(31)16
【摘要】运动对象的提取是进行视频分析的一个重要部分.传统的提取方法是在像素域中完成,将其用于以压缩形式存储的视频则需要耗费大量的时间先进行压缩码流的解码.为了提高速度,许多科研人员开始分析MPEG码流的特性,研究直接在压缩域中进行运动对象提取的方法.对近年来提出的压缩域中运动对象的提取方法进行分析,为进一步提高算法性能奠定基础.
【总页数】4页(P150-153)
【作者】李鹏;李燕;鲁晓峰;王学通;王理
【作者单位】西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048;西安交通大学电子与信息工程学院,陕西,西安,710049;西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于MPEG压缩域的运动对象分割算法 [J], 刘龙;刘贵忠;刘洁瑜;王占辉
2.一种基于梯度模型的MPEG压缩域的运动对象分割算法 [J], 孙涛;杨高波;刘理;张兆扬
3.MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计算法的研究 [J], 高硕;胡剑凌
4.一种MPEG压缩域的运动对象快速提取算法 [J], 周启亚;何春梅;杨高波
5.一种基于MPEG压缩域的视频对象提取方法 [J], 钟善君;赖玉霞;刘建平
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一种鲁棒性的基于运动估计的自适应时空域视频去噪算法
第２ ６卷 第 ８期
２０ ０ ６年 ８ 月
文章编号 ：０ １ ０ １ ２ ０ ） ８—１８ ０ １０ —９８ （ ０ ６ ０ ８２— ２
一
计 算机应 用
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｍｐ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓ
Ｖｏ ＿ ． ｌ２６ Ｎｏ ８ Ａｕ ． ２ ０ ｇ ０６
０ 引言
视 频序列去噪的方法有很多种 ， 基本上可 以按空 间域 、 频
声对运动 匹配 的干扰 。基 于噪 声大多 分 布在 高频 区域 的假 设， 最常用的处理方案是低通滤波 。对 于后 者而言 ， 即使采用 性能优 良的预 处理 ， 动匹配依 然无 法确保所 有 的块 匹配可 运 以确保点 匹配 ， 因而运 动 匹配 后 的点处理须 对参 与计算 的数 据进行筛 选。模糊滤波 、 滤波 、 于统计特 性滤波和基于 排序 基 神经 元滤波等 ， 都具 有数据筛选功能 。 基 于 自适应 图像增 益 ， 字采集 设备在 高或低 的亮 度情 数 况下都能够提供亮 度适 中的图像 。当采集 场景较 暗时 ， 像 图
Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｅ ｕ ｔ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｓ ｏ ｓａｇ ｒ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔｌｒ ｓ ｌｓｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｆ ｃ ｖ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ． ｉ ｈ ｉ ｓ ｆ ｈ ｉ ｔ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｐ ｖ ｐ ｔ — ｍｐ ｒ ｌ ｌ ｒ ｖ ｄ ｏ ｄ ｎ ｉｉ ｇ Ｄｕ ｃ ｌ ｒ Ｗ ｉ ｎ ｒｆ ｔ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ：ａ ａ ｔ ｅ ｓ ａ ｏ ｔ ｏ ａ ｔ ； ｉ ｅ ｅ ｏｓｎ ； ｎ ａ ｆ ｔ ； ｅ ｅ ｌ ｉ ｉ ｅ ｉ ｆ ｅ ｎ ｉ ｅ ｉ ｅ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａ ｎ ｔａ ａ ｔ ｅ ｓ ａ ｏ ｔ ｍｐ ｒ ｌｖ ｄ ｏ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｅ ｎ ｍｏ ｏ ｓ ｍａ ｏ ａ ｒ ｓ ｎ ｅ ． Ｔ ｍｂ ｄ ｐ ｖ ｐ ｆ —ｅ ｏ ａ ｉ ｅ ｅ ｏｓｎ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｄ ｏ ｔ ｎ ｅ ｔ ｔ ｎ Ｗ Ｓ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｓ ｉ ｉ ｔ ｓ ｉ ｉ ｉ ｏ
基于时空Transformer的遥感视频目标跟踪
基于时空Transformer的遥感视频目标跟踪基于时空Transformer的遥感视频目标跟踪摘要：随着遥感技术的迅速发展，遥感视频目标跟踪成为研究的热点之一。
传统的目标跟踪算法在处理大尺度、遥感视频时面临挑战，因此需要一种新的、高效的算法来解决这一问题。
本文提出了一种基于时空Transformer的遥感视频目标跟踪方法，通过利用Transformer得到的时空上下文关系，以及编码器-解码器结构的引入，提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。
一、引言遥感技术具有广阔的应用前景，尤其在环境监测、农业灾害预警、城市规划等方面发挥着重要作用。
遥感视频目标跟踪可以对遥感图像中的感兴趣目标进行连续追踪，从而提供重要的信息支持。
然而，由于遥感图像通常具有大尺度、复杂背景、低分辨率等特点，传统的目标跟踪算法在遥感视频中往往效果不佳。
因此，研究一种适应遥感视频目标跟踪的新算法具有重要意义。
二、相关工作近年来，目标跟踪领域出现了一些新的方法，比如深度学习方法和Transformer方法。
深度学习方法通过神经网络学习目标的表征，可以有效地进行目标跟踪。
然而，在处理大尺度、遥感视频时，深度学习方法往往受限于计算资源和数据量的问题。
Transformer方法作为一种新兴的序列建模方法，可以捕捉目标在时空上的关系，具有良好的表现。
因此，我们将基于Transformer的目标跟踪方法应用于遥感视频中，希望能够提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
三、方法本文提出了一种基于时空Transformer的遥感视频目标跟踪方法。
该方法首先将遥感视频分为多个时序帧，然后通过一个编码器-解码器结构对每个时序帧进行特征提取。
编码器利用Transformer模块对时序帧进行编码，提取时空上下文信息。
解码器根据编码器的输出进行目标跟踪并预测目标的位置。
将编码器的输出和解码器的输出进行融合，得到最终的目标跟踪结果。
四、实验结果为了验证所提出算法的有效性，我们在常见的遥感视频数据集上进行了实验。
基于视频六维分布模型的运动对象分割
基于视频六维分布模型的运动对象分割
马晓凯;黎绍发
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2007(33)10
【摘要】视频运动对象检测是智能安全监控的基本问题.考虑视频的时间空间分布规律,该文构造了视频六维分布模型以进行运动对象分割.在时间维上利用在线高斯混合模型对背景进行更新,并且计算像素颜色差异.在空问维上利用纹理特征描述像素点之间结构关系,提高了对光线变化和阴影等环境变化的抗干扰能力.实验结果表明该算法是实用有效的.
【总页数】3页(P227-229)
【作者】马晓凯;黎绍发
【作者单位】华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于运动背景的自适应视频对象分割算法 [J], 王小平
2.基于SVM和GMM的视频运动对象分割算法 [J], 张素文;张陶;蒋楠
3.基于高斯混合模型的视频运动对象自动分割算法 [J], 李新仕;王天江;刘芳
4.一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法 [J], 鲁梅;卢忱;范九伦
5.基于TMS320C6416的视频运动对象分割 [J], 陈军波;肖文鲲
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结合SIFT校正的视频对象鲁棒水印
结合SIFT校正的视频对象鲁棒水印张婷;吕皖丽;罗斌【摘要】A video object watermark algorithm using Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) features and video segmentation based on spatio-temporal information is proposed. The watermark message is embedded in Discrete Cosine Transform(DCT) domain of the detected video object region. Before embedding the watermark, the object SIFT features are detected and registered in advance. In the detecting scheme, the object is corrected by using feature matching, and the message can be detected. Experimental results show that the algorithm can well protect the video object and be robust to geometric attacks and usual signal processing attacks.%提出一种结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点校正和时空域视频对象分割的视频对象水印算法.该算法采用时域和空域结合的方法分割出视频对象,将水印嵌入在视频对象的离散余弦变换域中.在嵌入前提取并注册视频对象的SIFT特征点,在水印检测时,通过与注册机构中特征点集的匹配和计算对视频对象进行几何校正,提取出水印信息.实验结果表明,该算法能够较好地保护视频对象,对几何攻击和常见信号处理攻击具有鲁棒性.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)012【总页数】4页(P137-139,143)【关键词】视频对象;尺度不变特征变换;视频分割;离散余弦变换;视频水印【作者】张婷;吕皖丽;罗斌【作者单位】安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039【正文语种】中文【中图分类】TP3091 概述视频对象是MPEG-4编码标准的基本要素之一，由于用户可以任意对视频对象进行拷贝复制，因此需要对视频对象的知识产权进行保护，视频水印技术是当今视频版权保护的一项重要手段。
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引言
4 和 MPEG7 采用基于对象的编码 视频编码标准 MPEG-
依赖于选择的帧间时间间隔 。 基于时域光流场对运动对象进 行分割的光流法， 其性能受到估计的光流场准确性的影响， 对 噪声敏感， 且涉及光流场的计算很复杂 。 空域分割通过将图像分割成不同的纹理一致区域来获取 运动 对 象 的 区 域 和 准 确 边 缘， 主要有基于阈值的图像分割 法
第 30 卷第 1 期 2013 年 1 月
计 算 机 应 用 研 究 Application Research of Computers
Vol． 30 No． 1 Jan． 2013
一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法
鲁
摘
1 梅 ，卢 2 1 忱 ，范九伦
*
（ 1． 西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710061 ； 2． 武警工程大学 通信工程系，西安 710086 ） 要： 为实现视频编码标准 MPEG-4 中语义对象的自动提取， 提出一种基于时空信息的运动对象分割算法 。
Effective video moving objects segmentation algorithm based on temporalspatial information
LU Mei1 ，LU Chen2 ，FAN Jiulun1
（ 1 ． School of Communication ＆ Information Engineering， Xi’ an University of Posts ＆ Telecommunications， Xi’ an 710061 ， China； 2 ． Dept． of Commumed Police Engineering University，Xi’ an 710086 ，China）
［4 ］ ［5 ］ ［6 ］ 、 基于聚类的分割法 以及基于形态学的分割法 等。
理念， 即在编码时将一幅景物分成若干在时间和空间上相互联 4 和 MPEG7 的关 系的视频对象。 视频对象分割作为 MPEG键技术， 在计算机视觉及模式识别等领域具有广泛的应用， 是 视频图像处理的一个研究热点 。目前， 已提出许多自动分割运 动对象的算法， 这些算法都是利用运动对象的时空域信息 。根 据分割过程所利用信息的不同， 视频对象分割可分为时域分 割、 空域分割和时空分割。 时域分割主要通过检测视频相邻帧间的变化来得到运动 对象的位置、 大小和运动方向， 如背景差法 光流法
在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板， 以在充分利用时域信息的 同时提高算法的速度； 在提取空域信息时， 先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理， 然后利用自适应 Canny 算子获取准确的空间边缘信息； 最后进行时空融合， 用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。 实验结果表明， 本算法可以快速准确地分割视频运动对象。 关键词： 视频运动对象分割； 时空分割； 运动区域检测模板； 空间边缘信息 中图分类号： TP391． 4 文献标志码： A 文章编号： 1001-3695 （ 2013 ） 01-0303-04 doi： 10． 3969 / j． issn． 10013695． 2013． 01． 078
Abstract： To achieve the automatic extraction of semantic objects in video coding standard MPEG4 ，this paper proposed a moving object segmentation algorithm based on temporalspatial information． The proposed algorithm firstly obtained the moving region detection template of the target in temporal domain by using the bilateral weighted cumulative frame difference and blocked higherorder statistics algorithm，and it increased the speed of the algorithm while taking full information of temporal． it enhanced the contrast of the grayscale in video sequence at first， and then Secondly ，in the extraction of spatial information， obtained accurate information of spatial edge by using an adaptive Canny operator． Finally，the proposed algorithm merged the temporal information and spatial information together，extracted the moving objects with the temporal moving template which had been corrected by the spatial edge information． The experimental results show that the proposed algorithm can obtain an accurate segmentation of moving objects in video with a high speed． Key words： video moving objects segmentation； temporalspatial segmentation； moving region detection template； spatial edge information