运动边缘检测的视频对象分割算法研究

"该文介绍了一种基于运动边缘检测的视频对象分割新算法，结合帧间运动变化检测和图像边缘检测，适用于视频处理和分析，能够有效分割视频中的对象，并具备对目标整体运动和局部形变的适应能力。" 文章详细介绍了这个新算法的步骤和原理。首先，通过帧间差分技术快速定位运动物体的大致区域，生成差分模板，这有助于捕捉到物体的运动轨迹。接着，应用边缘检测技术在差分模板中精确地识别出物体的边缘，形成边缘模板。边缘模板对于准确提取物体边界至关重要，因为它能够减少噪声干扰并提高分割精度。 在边缘模板的基础上，该算法采用二值图像下的收缩型活动轮廓模型，进一步细化物体轮廓，形成闭合的视频对象（VOP）边界，这不仅有利于后续的编码传输，还便于基于形状的视频内容检索。此外，通过设置模板缓冲区，算法能存储前一帧的分割结果，以补偿当前帧可能出现的不完整性，确保连续性和稳定性。 该算法的一个显著优点是其对目标运动和形变的强适应性。无论是物体的整体移动还是局部变形，算法都能有效地进行分割。同时，它还能自动消除显露的背景，并具备同时分割多个目标的能力，这对于复杂场景下的视频处理是非常重要的。 关键词包括差分图像、梯度图像、模板缓冲区、整体运动估计和收缩型活动轮廓，这些关键词揭示了算法的关键技术和核心概念。在视频处理领域，这种基于运动边缘检测的分割方法为视频分析和理解提供了有效的工具，对于实时监控、智能视频分析等应用具有广泛的应用前景。 这项工作为视频对象分割提供了一个创新的解决方案，它巧妙地融合了视觉感知的特性，实现了高效而精确的分割效果，对于推动视频处理技术的发展具有积极意义。