最新视频分割算法研究
欢迎订阅欢迎撰稿欢迎发布产品广告信息EICVo.l172010No.265是不允许操作的。用户管理功能可以让用户建立一组帐号和密码,分配给允许使用本系统的人员,并且对于不同的人员,按照需要再赋予不同的访问和使用的权限;对于外来人员没有帐号和密码,就无法进入本系统。如此一来就提高了系统的安全性,也使系统更加稳定、有效地运行。在用户登录、退出登录、修改密码和用户安全区配置四个按钮的弹起事件中分别输入相应的命令语言,就可以实现相应的作用。四个命令语言分别为:LogOn()LogOff()ChangePassWord()、EditUsers()4)运行和调试在完成了图形界面的设计,构造好实时数据库,并建立起动画连接后,在组态王工程浏览器的工具条上直接点击VIEW快捷键或点击某一画面的文件下拉菜单中的切换到VIEW即可进入该运行系统。建立与下位机的连接,与现场的I/O设备直接进行通讯。即可通过组态软件显示现场的实际工况,以及当对象结构参数变化时对对象特性的影响。3总结本实验系统是在组态王6.53版本上的基础上开发的,它利用Windows的图形功能完备、界面一致性好、易学易用的特点,具有强有力的安全管理系统、强大的通讯能力、先进的报警和事件管理、快速便捷的应用设计,该系统不仅提高了实验教学效率,改善实验效果,而且方便易行。基于金山电厂的水源监测系统设计的结果也表明,组态王软件用于自动控制系统的监测与控制设计降低了工作人员劳动强度、提高了劳动生产率,还提高了计算精度,同时功能更加完善,只需要通过画面切换就可以监视到不同的运转情况,以及根据需要查询不同时间的数据记录,甚至发生事故时可以即时将事故前的记录和事故后的记录取出分析,同时对于实现远距离及时了解现场的工作状况和从经济效益方面出发也有十分重大的意义。参考文献[1]周美兰,周封,王岳宇.PLC电气控制与组态设计[M].科学出版社,2003.[2]潘炼.PLC在配煤控制系统中的应用[M].武汉科技大学出版社,2006.[3]方来华,吴爱国,何熠.组态软件核心技术研究[J].化工自动化及仪表,2004,31(1):33-35.[4]admin.MCGS组态软件在煤矿安全监控系统集成中的应用[J].机电设备,2006,(04):16.[5]王亚民,陈青,刘畅生,等.组态软件的设计与开发[M].西安:西安电子科技大学出版社,2003.[6]欧金城,欧世乐,林德杰,等.组态软件的现状与发展[J].工业控制计算机,2002,(15)[7]周敬东,陈幼平,周祖德,等.组态软件硬件接口的设计与实现[J].机械与电子,2004(6):44-47.作者简介:赵国材(1952-),男,教授,硕士生导师,主要研究领域为自动控制技术、机器人控制;蔡志达(1979-),男,在读硕士研究生,主要研究方向为自动控制技术;张艳(1986-),女,在读硕士研究生,主要研究方向为自动控制技术。收稿日期:2009-10-28do:i10.3969/.jissn.1671-1041.2010.02.034最新视频分割算法研究高泽林,陈为龙,王正勇(四川大学电子信息学院图像信息研究所,成都610064)摘要:视频分割在视频编码、智能监控和信息检索等领域有着广泛应用,分割质量的好坏直接影响视频的后续处理,所以,基于运动目标的视频分割技术是重要而又富有挑战性的。本文在现有方法的基础上,研究了最近的国内外文献,介绍和分析了其中的算法,并对未来的发展进行了展望。关键词:运动目标;视频分割算法;帧间差分;马尔科夫随机场中图分类号:TP391文献标识码:BThelatestalgorithmresearchofvideosegmentationGAOZe-lin,CHENWe-ilong,WANGZheng-yong(ImageInformationInstitute,CollegeofElectronicsandInformationEngineering,SichuanUniversity,Chengdu610064,China)Abstrac:tVideosegmentationiswidelyusedinvideocoding,intell-igentmonitorandinformationretrieva.lThequalityofsegmentationdirectlyaffectsvideosfollowingprocess,sovideosegmentationtechniquebasedonmovingobjectismiportantandchallenging.Onthebasisofexistingmethod,thispaperintroducedandanalyzedthealgorithmaccordingtothelatestliteraturesathomeandabroad,andlookintothefuture.Keywords:movingobjec;tvideosegmentationalgorithm;framedifferencing;MRF0引言随着信息技术的快速发展,人们对多媒体信息的关注和需求也不断增长,尤其是视觉信息。据统计,人类从外界获得的信息70%以上都是视觉信息,针对视觉信息中视频的处理技术[1]也就成了一个热门而富有挑战的研究领域。但同时,视觉信息巨大的数据量给存储、传输带来了诸多不便,为了更有效的利用视频数据,必须对视频进行压缩。MPEG组织提出了MPEG-4视频压缩标准,与之前的MPEG标准相比,最显著的特征就是基于对象的编码方式,要实现这种视频编码,首要任务就是分割出视频中的运动目标。然而,现实生活中的视频场景复杂多变,给研究者带来了不小的困难。鉴于视频分割广阔的应用前景,本文在前人[2,3]的基础上,研究了近几年的最新文献,介绍和分析了其中的算法。1视频分割算法1.1视频分割的实际应用举例视频分割是计算机视觉和图像处理领域的热点,在多媒体通信、视频检索与交互处理、智能监控系统中得到了广泛的应用。但是,视频分割往往不是独立应用的,他通常是为了方便视频的进一步分析处理而做的前期准备。以我们实验室的研究项目视频超分辨率重建为例,由于要处理存在局部运动的视频,以现有的方法进行运动配准误差较大,才考虑先仪器仪表用户经验交流66EICVo.l172010No.2欢迎光临本刊网站http://www.eic.com.cn对目标进行分割,得到背景与感兴趣的运动目标,然后再进行配准与重建。他们的关系如图1所示。实验表明,分割的准确性直接影响后续处理的效果。1.2视频分割方法目前已经提出了许多种分割方法,但是仍没有通用的全自动分割算法,总的来说有两种方式:自动方式和半自动方式。自动分割的难度大,分割效果随视频的内容复杂度变化很大,主要特点是面向特定应用,预先调整好参数,可完成实时处理任务;半自动分割方式适用于复杂场景下对象的分割,优点是分割的质量较好,但不足之处是没有实时性。其主要特点是依赖于人工交互确定语义级对象并干预分割和跟踪结果,可用于任意对象的分割。对于视频分割方法的分类问题,依据不同,分出来的结果也各不相同,本文没有特意进行分类,只是就最新的算法给出一个归类。1)基于帧间差分的分割方法帧间差分是一种最常见的运动目标检测方法[4]。算法流图大致如图2所示。图1视频分割在视频超分辨率重建体系中的应用图2基于帧差法的运动目标分割流图这种方法实现简单,程序设计复杂度低,易于实时监视,在视频对象运动速度不快或背景单一的场合应用尤为广泛,如可视电话,电话会议、电视播音等。然而,在大多数视频中,帧间差分图像存在运动区域的背景遮挡/显露现象,为解决这一问题,研究者提出了相应的修正和改进算法。针对光线变化对夜间监视系统稳定性的影响,文献[5]提出了一种基于背景差法和帧间差法相结合的运动目标检测方法,该方法把背景差法的准确监测物体和帧间差分的对光线具有较强的适应性结合起来,加之多帧的联合判断,实验效果明显,很好的克服了光线对监视系统的影响。不足之处是,不能提取出对象的完整区域。文献[6]的作者对运动区域的空洞现象做出了修正,他以中间帧运动目标的外接矩形为分界,对其外部进行动态背景更新处理,对其内部进行减背景运算。该改进算法有效的解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时,易产生空洞和边缘缺失的问题。王成儒和刘豫[7]通过对差帧图像进行模板检测及形态学滤波,并结合Canny边缘检测算子获得运动目标的分割掩模,提取出运动目标,具有极强的鲁棒性。但是,文中模板检测环节还需要提高。分割要是不依赖于固定背景,且能消除差分图像中的显露背景,还能得到运动目标较为精确的形状是可遇不可求的,文献[8]就做出了一个大胆的尝试。作者对连续两帧图像进行差分,然后应用同化填充技术和基于对象的整体运动估计来对差分图象进行修正,进而得到对象模板,同时利用模板缓冲区的帧间迭代来维持模板的完整性,算法简单快速,鲁棒性好。该算法需要改进的地方是:在物体运动不明显的时候,差分图像过于零碎。2)基于贝叶斯与MRF的分割方法由于运动场估计的各种误差,使得仅由运动场提取的目标是相当粗糙的。为了得到准确的分割结果,必须结合其他的空间特征进行视频分割。利用贝叶斯最大后验概率(MAP)模型能有机的结合各种时空特征,准确得到运动目标。马尔科夫随机场(MRF)是求解MAP的强有力工具,而在全局优化上,模拟退火、迭代条件模型、最先置信度优先法都是不错的选择。该算法最大的瓶颈是计算复杂度高。文献[9]提出了一种新的基于时空马尔科夫随机场的运动目标分割技术。作者在获得共同标记场后,重新定义Gibbs能量函数,并利用迭代条件模型(ICM)实现MAP的估算问题,获得优化标记场。实验结果表明:该模型克服了传统时空马尔可夫随机场模型因运动产生的显露遮挡现象,同时减弱了运动一致性造成的空洞现象并削弱了噪声的影响。为克服传统的时空马尔可夫随机场模型中全局一致平滑约束引起的过平滑,根据间断自适应的思想,结合边缘信息,文献[10]提出了一种基于间断自适应时空马尔可夫随机场模型的运动目标分割方法。周维达[11]和李梅[12]在各自的文章中加入了新的理论和技术,与MRF共同处理运动目标的分割,针对特定的场景,取得了不错的效果。前者提出的是基于细胞神经网络CNN与MRF的结合算法,先将MRF的MAP模型映射到细胞神经网络近邻系统模型中,然后建立图像每一像素点的邻域系统模型,构造相应的能量函数,再利用模拟退火算法实现能量函数的最小值,以达到对运动目标的提取;后者先对帧差图像进行简单的前背景划分,再采用均值场理论MFT,建立MRF模型,构造系统相应的能量函数,通过最小化这个函数,得出标记场,提取运动目标。这两种结合算法的鲁棒性不强,应用范围还需扩大。以贝叶斯和MRF为基础,结合其他理论的视频分割是一个创新,后续的研究值得期待。3)其他的分割方法各研究者针对不同的视频场景,不同的研究需要,提出了多种视频分割算法,譬如模糊聚类、神经网络、形态学分水岭、小波变换、运动矢量场估计等。图像处理领域,针对非刚体目标的分析和处理,一直都是棘手的问题。在视频分割这一块,文献[13]对非刚体的运动目标分离做了一定的工作。根据人体外形的统计特征建立人体目标模板,并选取种子点。应用Mean-shift算法不断迭代逼近模态点,再对模态点聚类,从而自动确定运动区域中的人体目标数,进行合理分割。然而,让人体相互重合时,就显出了算法的局限性。侯叶、郭宝龙[14]将一种基于图切割与简化Mum-ford-Shah模型Chan-vese模型(C-V模型)相结合的方法应用于运动目标分割中。在此方法中,利用图切割技术求解能量最优化,利用C-V模型自适应处理目标几何的拓扑变化。实验结果表明,图切割能量优化加速了曲线进化进程,迭代次数大大减少,同时避免了常规水平集方法中符号函数的初始化和迭代更新。不足之处在于背景不能太复杂,运动目标速度较慢。文献[15]的作者应用运动矢量和DCT系数来分割运动目标。文中先定义了DCT的特征矢量,接着累积这些特征矢量,经过中值滤波,最后利用DCT模块之间的相关性矫正非零区域的运动矢量,得到了高质量的分割结果。至于局部运动场景的处理,作者也得到了比现有方法更好的效果。1.3算法评价标准客观的评价标准从以下三个方面考虑:1)分割质量,即准确的分割出感兴趣的运动目标;2)通用性,在自动或尽可能少的人工交互方式下,能够对一般视频进行分割;3)计算复杂度,计算量小,能在一般机器上实时、快速地分割出视频运动目标。2算法展望视频目标分割是计算机视觉和视频处理中的一个热点,近年来越来越多的研究者投身于这个领域。尽管有着非常诱人的前景,但是分割技术面临的问题也不小。一方面,现实生活中场景变化极其复杂,很难建立统一的先验模型,这决定了经验交流仪器仪表用户
计算机视觉中的图像分割算法与应用场景
计算机视觉中的图像分割算法与应用场景
图像分割是计算机视觉领域中的重要任务，其目标是将一幅图像分割成具有语义意义的不重叠的区域。图像分割算法广泛应用于许多领域，如医学图像分析、自动驾驶、视频处理等。本文将进一步介绍图像分割算法以及其在不同应用场景中的应用。
首先，我们来了解一些常见的图像分割算法。图像分割算法可以基于不同的原则进行分类，例如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。其中，基于阈值的分割算法是最简单的一种方法，它通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素划分到不同的区域。基于区域的分割算法考虑了像素间的相似性，将相似的像素组合成区域。而基于边缘的分割算法则利用边缘信息将图像分割成不同的区域。
图像分割算法在各种应用场景中发挥着关键作用。在医学图像分析领域，图像分割算法可用于分割出医学图像中的各种组织结构，如肿瘤、细胞等。通过图像分割，医生可以更好地了解病灶的位置和形态，从而做出更准确的诊断和治疗策略。在自动驾驶领域，图像分割算法可以将道路、行人、车辆等不同的物体从摄像机获取的图像中分离出来，帮助无人驾驶车辆做出精准的决策。此外，图像分割也被广泛应用于视频处理，如视频编辑、目标跟踪等。通过图像分割，可以方便地对视频中的特定目标进行识别、跟踪和处理。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割算法取得了很大的突破。深度学习模型能够自动学习图像的特征表示，从而更好地实现图像分割。例如，FCN (Fully Convolutional
Networks)模型是一个经典的基于深度学习的图像分割模型，它通过将全连接层替换为卷积层，可以端到端地学习像素级的分类任务。另一个重要的图像分割模型是U-Net，它利用了编码器-解码器结构和跳跃连接，能够更好地保留图像细节和空间信息。这些深度学习模型在图像分割领域取得了显著的性能提升，成为当前研究的热点。
总而言之，图像分割算法广泛应用于医学图像分析、自动驾驶、视频处理等领域。不同的图像分割算法适用于不同的应用场景，如基于阈值的分割适用于简单的二值图像分割，而基于深度学习的图像分割模型适用于更复杂的语义分割。随着技术的不断发展，图像分割算法将在未来发挥越来越重要的作用，推动计算机视觉领域的进一步发展。
CBR中基于区域的视频分割技术
． ｜
＿ 瘤圈 中基于
Ｒｅ￣ｉｏｎ—Ｂａｓｅｄ 区域的 。
ｖｉｄｅｏ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｆｆｖ Ｉｎ ＣＢＲ
团函团包团
●吴四清张国平徐云强／华中师范大学电信系（武汉４３００７９）
摘 要：基于内容检索方法的提出 对视频对象的处理提出了新的要求。随着Ｍ ＰＥＧ一４基于内容功能的提出
以及Ｍ ＰＥＧ一７标准的不断推广应用．视频对象分割技术已成为视频处理领域中的研究热点。视频对象分割就是
从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。文章从构成视频对象的区域出发．介绍了阈值分割、区域生长
算法等视频分割技术 并对视频分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨。
关键词：ＣＢＲ：视频分割：视频对象
中图分类号：ＴＮ９４ｌ 文献标识码：Ａ 文章编号：ｌ ６７３一ｌ１ ３ ｌ（２００６）０５—００５８ ０３
吴四清
（１９７３），男，汉族，硕十研究生，讲师。
号业：电路与系统；研究方向：基于内容
的图象检索 图象处删。
张国平
（１９６９），男，汉族，教授，博士生导师。
研究方向：光电子技术、多媒体通信。
徐云强
（１９８２…），男，汉族，硕士研究生。专业
电路与系统；研究方向：嵌入式系统。
一、引言
随着网络和多媒体技术的迅速
发展 基于内容的检索（ＣＢＲ Ｃｏｎｔｅｎｔ－－
Ｂａｓｅｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａ１）日渐成为多媒体查询和
检索的方法 它根据媒体对象的语
义、特征等进行检索。其中基于内
容的视频检索…（ＣＢＶＲ，Ｃｏｎｔｅｎｔ－－Ｂａｓｅｄ Ｖｉｄｅｏ Ｒｅｔｒｉｅｖａ１）是目前ＣＳＲ研究的热点。
视频检索要求在大量的视频数据中
找到所需要的视频片段。ＭＰＥＧ－－４所
涉及的视频信息不再是那种从一个
传感器来的信号码流．而是”视频
对象（ｖｉｄｅｏ ｏｂｊｅｃｔ，ＶＯ）”。这意味着一
幅人的画面不再是人和背景在相机
焦平面上的投影 而是由人和背景
两个分离的视频对象组成．每个对
彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究
第２７卷第１期 ２００７年２月 辽宁工学院学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏ１．２７．Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２０ｏ７
彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究
李爽，李国义，张晓宇
（辽宁工学院计算机科学与工程学院，辽宁锦州 １２１００１）
摘要：在视频跟踪系统中，图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目 标，才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法，将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了 ＨＳＩ颜色空间上，利用Ｈ进行阈值化，在阙值化之前，先根据Ｒ、Ｇ、Ｂ值对像素进行了筛选；文章应用董立菊
等人提出的一种基于ＲＧＢ空间的Ｋ均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法，以目标颜色 为特征，对彩色图像进行了分割：针对特定的视频跟踪系统，对各结果进行了比较，得出了结论，找出了较优算
法——混合算法效果较理想，能够较有效的分割目标，为后续跟踪工作做好了前期处理工作。
关键词：彩色图像分割；颜色空间；Ｋ均值聚类；阈值化：形态学
中图分类号：ｎ叩５１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００５．１０９０（２００７）０１．００２２．０４
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ｔｏ Ｖｉｄｅｏ Ｔｒａｃｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ
ＬＩ Ｓｈｕａｎｇ，ＬＩ Ｇｕｏ—ｙｉ，ＺＨＡＮＧ Ｘｉａｏ—ｙｕ
（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ。Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉＢｚｈｏｌｌ １２１００１，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅ；Ｋ－ｍｅａｎ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ；ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｖｉｄｅｏ ｔｒａｃｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ，ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｐｌａｙｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｔａｓｋ ｏｆ
一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法
第３３卷第７期
２００６年７月 光电工程
Ｏｐｔｏ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏ１．３３，Ｎｏ．７
Ｊｕｌｙ，２００６
文章编号：１ ００３—５０ １ Ｘ（２００６）０７—０００９—０４
引 中
关 由 一种视频图像序列中运动对象
的分割与跟踪算法
王成儒，刘豫
（燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛０６６００４）
要：本文提出了一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法。该算法通过Ｃａｎｎｙ算子检测 差帧图像的边缘信息，并结合当前帧与背景帧的边缘图像，提取出运动对象。在后续帧中通过
立前帧感兴趣运动对象与当前帧中各运动对象的帧间向量来跟踪当前帧中感兴趣的视频对象。
验结果表明，该算法可行，而且由于该算法简单、计算复杂度小，能很好地满足实时监控系统
对感兴趣运动对象的提取与跟踪。 键词：图像分割；边缘检测；跟踪算法；运动对象
图分类号：ＴＰ３９ ｌ 文献标识码：Ａ
Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｏｆ
ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔｓ ｉｎ ｖｉｄｅｏ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ
ＷＡＮＧ Ｃｈｅｎｇ。Ｉｎ，ＬＩＵＹｕ
（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｙａｎｓｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ ０６６００４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｏｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｏｆ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔｓ ｉｎ ｖｉｄｅｏ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ｆｌａｍｅ ａｎｄ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｆｒａｍｅ，ｔｈｅ
ｏｂｊｅｃｔｓ ａｒｅ ｓｅｐａｒａｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ ｆｒａｍｅｓ
MP4文件格式的解析，以及MP4文件的分割算法
MP4⽂件格式的解析，以及MP4⽂件的分割算法
MP4⽂件格式的解析，以及MP4⽂件的分割算法
mp4应该算是⼀种⽐较复杂的媒体格式了，起源于QuickTime。以前研究的时候就花了⼀番的功夫，尤其是如何把它完美的融⼊到视频点播应⽤中，更是费尽了⼼思，主要问题是处理mp4⽂件庞⼤的“媒体头”。当然，流媒体点播也可以采⽤flv格式来做，flv也可以封装H.264视频数据的，不过Adobe却不推荐这么做，⼈家说毕竟mp4才是H.264最佳的存储格式嘛。
这⼏天整理并重构了⼀下mp4⽂件的解析程序，融合了分解与合并的程序，以前是c语⾔写的，应⽤在linux上运⾏的服务器程序上，现在改成c++，⽅便我在其他项⽬中使⽤它，⾄于⽤不⽤移植⼀份c#的，暂时⽤不到，等有必要了再说吧。这篇⽂章先简单介绍⼀下mp4⽂件的⼤体结构，以及它的分割算法，之后再写⽂章介绍如何把mp4完美应⽤在点播项⽬中。
⼀、MP4格式分析
MP4(MPEG-4 Part 14)是⼀种常见的多媒体容器格式，它是在“ISO/IEC 14496-14”标准⽂件中定义的，属于MPEG-4的⼀部分，
是“ISO/IEC 14496-12(MPEG-4 Part 12 ISO base media file format)”标准中所定义的媒体格式的⼀种实现，后者定义了⼀种通⽤的媒体⽂件结
构标准。MP4是⼀种描述较为全⾯的容器格式，被认为可以在其中嵌⼊任何形式的数据，各种编码的视频、⾳频等都不在话下，不过我们常见
的⼤部分的MP4⽂件存放的AVC(H.264)或MPEG-4(Part 2)编码的视频和AAC编码的⾳频。MP4格式的官⽅⽂件后缀名是“.mp4”，还有其他的
以mp4为基础进⾏的扩展或者是缩⽔版本的格式，包括：M4V, 3GP, F4V等。
mp4是由⼀个个“box”组成的，⼤box中存放⼩box，⼀级嵌套⼀级来存放媒体信息。box的基本结构是：
基于多帧分析的视频文本分割和增强
第３２卷
Ｖｏ１．３２ 第９期
脑９ 计算机工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２００６年５月
Ｍａｙ ２００６
・多媒体技术及应用－ 文章＿号ｌ ｌ伽 一３４２８（２０ｏ６）ｏ ＿＿ｏ２ｏ ＿＿ｏ２ 文献标识码ｌ Ａ 中圈分类号ｌ ＴＰ３９１
基于多帧分析的视频文本分割和增强
许倒蜂，黎鲴发
（华南理工大学计算机学院，广州５ １ ０６４０）
搞要：提出了‘种将垂直颜色边缘与分块多帧分析的文本定位与增强的方法。根据文本的垂直颜色边缘特征进行粗筛选，获得和跟踪文
奉候选区；然后通过分块多帧分析对文本进行增强。实验表明，该方法能有效去除复杂背景，提高视频文本的识别率。
关健词：文本定位；文本增强；分块多帧分析
Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｘｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｆｒａｍｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ
ＸＵ Ｊｉａｎｆｅｎｇ，ＬＩ Ｓｈａｏｆａ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖ．ｏｆ Ｔｅｃｈ．，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５ １ ０６４０）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｏｔ‘ｔｅｘｔ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｃｏｌｏｒ ｅｄｇｅ ａｎｄ ｂｌｏｃｋ ｍｕｌｔｉ．ｆｌａｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｖｅｒｔｉｃａｌ
ｃｏｌｏｒ ｅｄｇｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｌｏｃａｔｉｎｇ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｔｅｘｔ ｒｅｇｉｏｎｓ ｆｉｒｓｔ．Ｔｈｅｎ ｂｌｏｃｋ ｍｕｌｔｉ—ｆｌａｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ
ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｖｉｄｅｏ ｔｅｘｔ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈａｔ ｉｔ ｉｓ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｉｎ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｘ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ａｎｄ
自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法
自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法
陈 建 1, 2 廖燕俊 1 王 适 2 郑明魁 1, 2 苏立超 3
摘 要 基于视频的点云压缩(Video based point cloud compression, V-PCC)为压缩动态点云提供了高效的解决方案, 但V-PCC从三维到二维的投影使得三维帧间运动的相关性被破坏, 降低了帧间编码性能. 针对这一问题, 提出一种基于V-PCC改进的自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法, 并依此设计了一种新型动态点云帧间编码框架. 首先, 为实现更精准的块预测, 提出区域自适应分割的块匹配方法以寻找最佳匹配块; 其次, 为进一步提高帧间编码性能, 提出基于联合属性率失真优化(Rate distortion optimization, RDO)的多模式帧间编码方法, 以更好地提高预测精度和降低码率消耗. 实验结果表明, 提出的改进算法相较于V-PCC实现了−22.57%的BD-BR (Bjontegaard delta bit rate)增益. 该算法特别适用于视频监控和视频会议等帧间变化不大的动态点云场景.关键词 点云压缩, 基于视频的点云压缩, 三维帧间编码, 点云分割, 率失真优化引用格式 陈建, 廖燕俊, 王适, 郑明魁, 苏立超. 自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法. 自动化学报, 2023, 49(8):1707−1722DOI 10.16383/j.aas.c220549
An Adaptive Segmentation Based Multi-mode Inter-frame
Coding Method for Video Point Cloud
CHEN Jian1, 2 LIAO Yan-Jun1 WANG Kuo2 ZHENG Ming-Kui1, 2 SU Li-Chao3
Abstract Video based point cloud compression (V-PCC) provides an efficient solution for compressing dynamicpoint clouds, but the projection of V-PCC from 3D to 2D destroys the correlation of 3D inter-frame motion and re-duces the performance of inter-frame coding. To solve this problem, we proposes an adaptive segmentation basedmulti-mode inter-frame coding method for video point cloud to improve V-PCC, and designs a new dynamic pointcloud inter-frame encoding framework. Firstly, in order to achieve more accurate block prediction, a block match-ing method based on adaptive regional segmentation is proposed to find the best matching block; Secondly, in or-der to further improve the performance of inter coding, a multi-mode inter-frame coding method based on joint at-tribute rate distortion optimization (RDO) is proposed to increase the prediction accuracy and reduce the bit rateconsumption. Experimental results show that the improved algorithm proposed in this paper achieves −22.57%Bjontegaard delta bit rate (BD-BR) gain compared with V-PCC. The algorithm is especially suitable for dynamicpoint cloud scenes with little change between frames, such as video surveillance and video conference.Key words Point cloud compression, video-based point cloud compresion (V-PCC), 3D inter-frame coding, pointcloud segmentation, rate distortion optimization (RDO)Citation Chen Jian, Liao Yan-Jun, Wang Kuo, Zheng Ming-Kui, Su Li-Chao. An adaptive segmentation basedmulti-mode inter-frame coding method for video point cloud. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(8): 1707−1722
复杂背景下运动目标分割算法研究
第２５卷第１１期 计算机仿真 ２００８年１１月
文章编号：１００６—９３４８（２００８）１１—０２８２—０３
复杂背景下运动目标分割算法研究
万海东，张骏，刘真峥
（西北工业大学陕西西安７１００７２）
摘要：视频监控中，准确而快速地分割出运动物体是提取各种信息的前提和关键。以图像差分法为基础，提出了一种在复杂 背景下有效分割运动目标的方法。运用改进的Ｓｕｒｅｎｄｒａ算法提取背景。对连续帧图像的Ｒ，Ｇ，Ｂ三通道帧差分图像采用 ＰＣＡ融合和二值形态学重构，以提取和更新背景。将粗分割图像转换到ＨＳＶ域中，采用Ｖ分量阈值法消除阴影，并应用彩 色投影法解决连通体粘连和路面反光问题。实验结果表明该方法能够结合各种算法的优势，快速而较准确地提取出运动车 辆目标。 关键词：背景提取；运动目标分割；阴影消除；彩色投影 中图分类号：ＴＰ７５１ 文献标识码：Ｂ
Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ
ＷＡＮ Ｈａｉ—ｄｏｎｇ，ＺＨＡＮＧ Ｊｕｎ，ＬＩＵ Ｚｈｅｎ—ｚｈｅｎｇ
（Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ Ｓｈａｎｘｉ ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔｓ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ ａｎｄ ｑｕｉｃｋｌｙ ｉｎ ｖｉｄｅｏ ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ ｉｓ ｔｈｅ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｆｏｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ａｌｌ
ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｍｅｔｈｏｄｓ
ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｉｓ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｂｙ ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｓｕｒｅｎｄｒａ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｗｏ ｃｏＨｓｅｃ－
视频检索中的视频镜头分割技术
福 建 电脑 ２００７年第ｌ期
视频检索中的视频镜头分割技术
刘佳兵
（华中科技大学计算机学院湖北武汉４３００００）
【摘要】：镜头分割是基于内容的视频检索的关键技术之一。本文介绍了目前镜头分割的主要研究方法，对目前主要
的典型镜头分割算法进行了介绍和分析．指出了当前镜头分割的主要研究方向。
【关键宇】：视频检索，镜头分割，分割算法
０．引言 视频镜头分割是基于内容的视频检索的第一步．是随后的
关键帧的提取、场景聚类和基于内容的查询的基础。镜头分割的
准确性将直接影响到后续处理的效果。因此，视频镜头的分割技
术是基于内容的视频检索的关键技术。从一开始就得到广泛的
研究．并取得了丰富的研究成果。本文介绍了目前镜头分割的主 要研究方法．对目前主要的典型镜头分割算法进行了介绍和分
析．最后指出当前镜头分割的主要研究方向。 １．视频镜头分割
一段视频流从上往下可分为视频、故事单元、场景、镜头、
帧。视频常常是通过镜头连接而成的，通过镜头的变换来表示不
同的内容。镜头变换是指一段连续视频图像序列转换到另一段 连续视频图像序列，分为突变和渐变（淡入，淡出、隐现、滑入）。
突变是一个镜头直接转换为下一个镜头．中间没有时间上的延
迟 渐变是前一个镜头慢慢地转换为下一个镜头，加入了一些空
间和时间上的编辑效果。镜头的分割或称景物变换探测（Ｓｏｅｎｅ
Ｃｈａｎｇｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ—ＳＣＤ），就是根据镜头变换的不同特征把视频分
割成一个个独立的语义单元。因此镜头变换的检测是镜头分剖 的前提。
２．镜头变换的检测方法
一般来说，镜头变换的检测方法可以分为两类，即面向非
压缩域镜头变换识别的方法、面向压缩域镜头变换识别方法。 ２．１面向非压缩域镜头变换检测方法
面向非压缩域镜头变换识别方法．可以简单地归纳为帧问 特征差异度量＋某种判断机制的方法。
２．１．１帧间特征差异的度量
不同的特征对于检测不同类型的镜头变换具有不同的作 用，所以选择哪种特征向量进行度量是镜头正确分割的基础。常
基于FPGA的视频图像画面分割器的设计
基于FPGA的视频图像画面分割器的设计
采用软件来实现视频的画面分割处理,往往消耗大量的CPU资源.本文介绍了一种采用FPGA的画面分割实现技术.方案采取比较先进的图象算法,分割处理清晰,画面干净,图象失真小,可供参考
第六图书馆
在基于FPGA的视频图像画面分割器设计中,首先将多路模拟视频信号经过视频解码芯片SAA7113转换成CCIR656个格式数字信号;然后按照分割画面分割的要求由FPGA对有效信号进行抽取并存储到SRAM中,再将抽取的信号进行帧合成;最后经过SAA7121视频编码芯片把处理过的信号转换成模拟信号输出到显示器,实现在一个屏幕显示多路视频画面的目的。在基于FPGA的视频图像画面分割器设计中,首先将多路模拟视频信号经过视频解码芯片SAA7113转换成CCIR656个格式数字信号;然后按照分割画面分割的要求由FPGA对有效信号进行抽取并存储到SRAM中,再将抽取的信号进行帧合成;最后经过SAA7121视频编码芯片把处理过的信号转换成模拟信号输出到显示器,实现在一个屏幕显示多路视频画面的目的。FPGACCIR656帧合成画面分割现代电子技术齐本胜付富壮杨书生河海大学计算机及信息工程学院,江苏常州2130022007第六图书馆
第六图书馆
采用软件来实现视频的画面分割处理,往往消耗大量的CPU资源.本文介绍了一种采用FPGA的画面分割实现技术.方案采取比较先进的图象算法,分割处理清晰,画面干净,图象失真小,可供参考 采用软件来实现视频的画面分割处理,往往消耗大量的CPU资源.本文介绍了一种采用FPGA的画面分割实现技术.方案采取比较先进的图象算法,分割处理清晰,画面干净,图象失真小,可供参考
采用软件来实现视频的画面分割处理,往往消耗大量的CPU资源.本文介绍了一种采用FPGA的画面分割实现技术.方案采取比较先进的图象算法,分割处理清晰,画面干净,图象失真小,可供参考