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公开(公告)号:CN101237581B
公开(公告)日:2010-11-17
申请号:CN200810034100.0
申请日:2008-02-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动特征的H.264压缩域实时视频对象分割方法。本方法是:在对运动矢量场进行空域归一化后,再对归一化的运动矢量场进行加权中值滤波,然后基于运动矢量场的幅度、散度和旋度三个运动特征,采用改进的统计区域生长方法按照运动特征相似性将其分割成多个对象。经MPEG-4测试序列的实验结果表明,在一台CPU为双核2.0GHz,内存为900M的计算机上处理CIF格式的视频序列,平均每帧的处理时间为15ms,足以满足大多数实时应用30fps的要求,而且具有良好的分割质量。鉴于本发明提出的方法仅使用了运动矢量场信息,因此它也可适用于光流场的运动对象分割。
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公开(公告)号:CN100486336C
公开(公告)日:2009-05-06
申请号:CN200610116363.7
申请日:2006-09-21
Applicant: 上海大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明提出了一种基于匹配矩阵的H.264压缩域运动对象实时分割方法,分割所依赖的唯一信息是从H.264视频提取出的基于4×4块均匀采样的运动矢量场。首先对连续多帧的运动矢量场进行归一化并且迭代后向投影,获得累积运动矢量场以增强显著的运动信息。然后对累积运动矢量场进行全局运动补偿,同时采用快速的统计区域生长算法按照运动相似性将其分割成多个区域。利用上述两方面结果,提出基于匹配矩阵的运动对象分割方法,使之能有效的在视频序列中进行对象的跟踪与更新、对象的合并与分裂、新对象的出现以及对象消失等多种情况。对MPEG-4测试序列的实验结果表明,在一台CPU为3.0GHz,内存为512M的计算机上处理CIF格式的视频序列,平均每帧的处理时间为38ms,已能满足大多数实时应用25fps的要求,而且具有良好的分割质量。由于本发明提出的方法只使用了运动矢量场信息,因此它同样可适用于MPEG压缩域的运动对象分割。
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公开(公告)号:CN1960491A
公开(公告)日:2007-05-09
申请号:CN200610116363.7
申请日:2006-09-21
Applicant: 上海大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明提出了一种基于匹配矩阵的H.264压缩域运动对象实时分割方法,分割所依赖的唯一信息是从H.264视频提取出的基于4×4块均匀采样的运动矢量场。首先对连续多帧的运动矢量场进行归一化并且迭代后向投影,获得累积运动矢量场以增强显著的运动信息。然后对累积运动矢量场进行全局运动补偿,同时采用快速的统计区域生长算法按照运动相似性将其分割成多个区域。利用上述两方面结果,提出基于匹配矩阵的运动对象分割方法,使之能有效的在视频序列中进行对象的跟踪与更新、对象的合并与分裂、新对象的出现以及对象消失等多种情况。对MPEG-4测试序列的实验结果表明,在一台CPU为3.0GHz,内存为512M的计算机上处理CIF格式的视频序列,平均每帧的处理时间为38ms,已能满足大多数实时应用25fps的要求,而且具有良好的分割质量。由于本发明提出的方法只使用了运动矢量场信息,因此它同样可适用于MPEG压缩域的运动对象分割。
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公开(公告)号:CN101237581A
公开(公告)日:2008-08-06
申请号:CN200810034100.0
申请日:2008-02-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动特征的H.264压缩域实时视频对象分割方法。本方法是:在对运动矢量场进行空域归一化后,再对归一化的运动矢量场进行加权中值滤波,然后基于运动矢量场的幅度、散度和旋度三个运动特征,采用改进的统计区域生长方法按照运动特征相似性将其分割成多个对象。经MPEG-4测试序列的实验结果表明,在一台CPU为双核2.0GHz,内存为900M的计算机上处理CIF格式的视频序列,平均每帧的处理时间为15ms,足以满足大多数实时应用30fps的要求,而且具有良好的分割质量。鉴于本发明提出的方法仅使用了运动矢量场信息,因此它也可适用于光流场的运动对象分割。
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