结合视差与运动的立体视频对象分割算法：实时性能与精度提升

本篇论文标题为"双目立体视频对象分割算法的研究"，由李任江同学撰写，专业为通信工程，属于2012届华文大学信息科学与工程学院的毕业设计。论文的核心内容主要围绕双目立体视频处理展开，旨在提出一种结合视差和运动信息的方法来实现对象分割。 论文首先深入探讨了立体视频序列的时空特性，以及左右视点间存在的视差特性。这些特性对于准确地识别和区分视频中的对象至关重要。作者提出了一种创新的算法，通过自适应选择前后帧的差分运动检测技术，有效地捕捉中间帧的运动对象。这种方法提高了分割的精度，尤其是在动态场景中，能够快速识别并分离前景目标。 为了获取更精确的视差信息，论文采用了一种策略，即将图像从灰度图空间转换到秩空间。秩空间处理能更好地保留图像的边缘和细节信息，这对于立体匹配至关重要。作者采用了IMW算法（可能指的是某种改良的互相关匹配算法）来进行立体匹配，这种算法在处理复杂场景时表现出良好的性能。 进一步地，论文通过基于平滑区域的视差补偿来优化视差信息的处理，这有助于减少噪声和不准确的匹配，从而提高分割结果的稳定性和可靠性。通过一系列步骤，如迭代阈值分割和二值化操作，最终将视差信息与差分运动检测的结果相结合，得到目标区域，并将其投影回原始的左右视图图像上，实现了高效的目标分割。 实验结果显示，这种结合视差和运动信息的分割方法在立体视频对象分割任务中表现优秀，不仅能有效处理复杂的场景，还具备实时处理的能力，显示出很强的实用价值。论文的关键词包括立体视频、秩变换、立体匹配和IMW算法，这些都是研究过程中不可或缺的技术手段。 总结来说，这篇论文深入研究了双目立体视频处理中的关键问题，通过创新的算法和技术手段，提供了一种有效的对象分割方案，为立体视觉领域的实际应用提供了有价值的技术支持。