基于模糊聚类的H.264压缩域视频对象分割_论文


第3 8卷  第 3期  Vl - 8 0 3  l 计 算 机 工 程  21 0 2年 2月  F b u r  2 2 e r a y 01   No.  3 Co pu e   m t rEng n e i g i e rn   ? 发研 究 与设 计技 术 ? 开   文章 编号:1o. 48 0 ) _27  o 32( l0 - 6-   2 2  o 文献标识码:   A 中圈分类号:T31 P9   基 于模 糊 聚 类 的 H.6 2 4压 缩域 视 频 对 象分割  轩腾蚊 ,康 志伟  ( 南大学信 息科 学与工程学院 ,长沙 4 0 8 ) 湖 10 2   摘 要: 鉴于压缩 域视频运 动分割方法在 分割速度上的优越性 ,提出一种基于 H24 . 的压缩域视频运动对象分割方法 ,对初始的运动矢量  6 场进行 去噪、中值滤波、校正 和累积 处理 , 得到更可靠 的运动 矢量场 ,用改进 的模糊 c 均值聚类算法分 割出视频序 列中的运 动对 象。实验  一 结 果表 明,该方法可以快速准确地提取 出视频序列 中的运动对象 。   关健诃 :H2 4 准 ;压缩域 ;对象分割 ;中值滤波 ;运动矢量 ;模糊 C 均值 聚类  . 标 6 一 V d oob  t e me tt ni  2 4C mp esdD man ie  jc  g nai   H.   o rse   o i  e S o n 6 Ba e   n Fu z   u t rng s d 0   z y Cl s e i   X N e gja , UA T n - o KANGZ i e  i  h- i w ( o l eo   f r t nS in ea dE g n e n , n nUnv ri , h n s a 1 0 2 C ia  C l g  f n omai   c c     n i e r g Hu a   ie s y C a g h   0 8 , hn ) e I o e n i t 4 [ src]A crig t h  d atg  fsg nain se d i  ec mp sd d mm , i p prpo oe    to  fvdo o jc  Ab ta t c odn  O te a vna e o e me tt   pe n t   o ase   o n t s a e  rp ssame d o  ie  be t o h h   h s g n a i n b s d o   2 4. t lmi t st e n s . d a   le , o r c i n a d a c mu a i n t   r c s i  n ta  to   e t r   n   s sf z y e me t t   a e   n H.6 I e i nae  h   oie me i n f tr c re t   n   c u l t  O p o e sng i iilmo i n v co sa d u e  u z   o   i o o C— a scut n  loi m   rcs  t nv cos dsg nsh   vn  bet. x ei na  sl h w  a  eme o  a e  e men ls r gag r e i h o t t poesmoi  etr a  emet temo igojcs E p r o   n   me tleut so t t   t dclgth   r s h t h h l t mo igo c fsa dacrc. vn   ̄etat   uay     n c   | ywo d ]H.6   adr ;o rse o i; bet eme tt n me i  l r g moinv co;u z  men  ut n  Ke  r s 2 s n ad cmpesdd man o ic sg nai ; da f t n ; t  etr fzyC— a s ls r g 4 t   o ni e i o c e i D0I 1 . 6 /i n10 —4 82 1 . .8   : 03 9js . 03 2 .0 20 0 8 9 .s 0 3 1 概 述  随着多媒体技术的飞速发展和第 2代视频编码技术 的出  现 ,视频对象分割技术展现 出广 阔的应 用前景 ,可 用于视频  运 动矢量场 ,利 用 E 聚类算法聚类 ,达到分割出运动对 象  M 的 目的。本文提 出一种基于 H2 4压缩标准的压缩域视频运  .6 动对象 分割方法 ,利用改 进的模糊 C一 均值 算法聚类 ,不但 分  割结果 更加准确 ,而且节省 了运算时间,满 足视频 的实时性  要 求。   编码、视频检索、视频监控、模式识别等 。从数字视频信号  中提取出有意义 的运动对象信息 ,是准确进行视频运动对象  分割 的关键技术 。传统 的视频对象分割技术是在像素域 中进  行的 ,目前大部分视频码流是 以压缩形式存储 的,在像素域  进行视频运动对象提取 ,需要对压缩码流进行完全解码 ,这  2 本文方法流程  本文方法直接从 压缩视频 流中提取 出运 动矢量场 ,无须  对压缩视频 流进 行解 压缩处理 。提取 的初始运动 矢量场经过  去噪声 处理 ,得 到平滑的运动矢量 场 ,然后对运 动矢量场 进  行校验 ,通 过后向迭代的方法累积运动矢量场 ,得到可靠、   稠 密 的运 动矢 量场 ,最后 提取 出运动对 象 ,其流程 如 图 l   所示 。   样增加 了分割耗 时,而且像素域分割算法运算复杂度大 ,需  要大量的计算 时间和存储空 间,达不到高效处理压缩域视频  流的要求 ,所 以,从压缩视频流 中直接提取运动对

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