结合帧差法与边缘检测的视频分割算法

"基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法 .pdf" 本文主要探讨了一种结合帧差法和边缘检测法的视频分割算法，旨在解决传统视频分割方法在处理噪声、亮度突变时的不足，以及容易产生虚假目标的问题。作者团队包括陈春雨、姚秋香和王健，他们在非线性信号与图像处理、智能信息处理等领域有深入研究。 视频分割是计算机视觉领域中的关键任务，它涉及到运动目标的识别和提取，对于监控、自动驾驶、体育赛事分析等应用场景具有重要意义。传统的帧差法通过比较连续帧之间的差异来确定运动区域，但这种方法在面对噪声和亮度变化时往往表现不佳，可能导致运动区域的误判。同样，边缘检测法可以捕捉图像的边界信息，但单独使用可能无法准确地分离出运动目标，尤其是在目标边缘模糊或光照条件复杂的情况下。 陈春雨等人提出的算法融合了帧差法和Kirsch边缘检测的优势。首先，他们利用帧差法计算连续三帧图像的差分，以获取初步的运动区域。接着，对当前帧应用Kirsch边缘检测，Kirsch边缘检测是一种抗噪性能较好的边缘检测算子，可以提高边缘定位的准确性。通过结合这两种方法的检测结果，能够更精确地确定运动对象的边缘，减少虚假目标的出现。 在获得初步的边缘信息后，算法会执行边缘连接步骤，目的是修复因噪声或图像不连续导致的断裂边缘，确保运动目标的完整性和连通性。最后，通过区域填充技术，生成运动目标的掩模图像，从而实现对运动目标的完整分割。 实验结果证明，这种结合帧差法和边缘检测的视频分割算法能实时且准确地分割出运动目标，提高了视频分割的鲁棒性和精度。该方法对于改善视频处理系统中的目标检测和跟踪性能具有实际价值，对于视频分析和理解的研究提供了新的思路和技术支持。 关键词：视频分割；帧差法；Kirsch边缘检测；运动目标检测 中图分类号：TP391 - 计算机科学技术下的图像处理与模式识别领域 该论文的发表，为视频处理领域的研究人员提供了一个有效且实用的视频分割工具，对于未来的研究和开发具有指导意义。