基于细胞神经网络的视频对象分割算法的研究(可复制论文).pdf

摘要传统的视频编码标准如、/捎诓恍枰6猿【敖蟹指罨蚍治觯从某种意义上说是低级处理技术。新的视频编码标准一肓耸悠刀韵笃矫母拍睿üǔ【胺指畛捎镆宥韵蟛⒎直鸾斜嗦牒徒饴耄С只谀谌的交互性和可分层性。将视频序列分解成一系列的荕成功与否的关键之一。目前国献中已经提出了很多的视频对象分割算法,但是视频对象分割还是一个经典难题。首先,大多数分割算法都依赖于具体的应用,即只适合特定类型的视频序列;其次,由于算法复杂和计算量大,分割一帧至少需要一秒钟的时间,显然离实时处理的要求还相差甚远。越来越多的图像、视频处理和模式识别任务已很难用传统的图像/视频处理框架完成。可能的解决方法之一是采用一种新的计算体系结构。而细胞神经网络一个具有实时信号处理能力的大规模非线性模拟电路。钣形Φ奶卣骶褪撬的高速的计算能力,以及和人类视觉系统芏嗟南嗨菩浴9仕乇鹗屎嫌谕像和视频处理任务。因此,将胧悠刀韵蠓指钍且桓鲋档醚芯康奈侍狻本论文在分析视频对象分割和细胞神经网络相关理论的基础上,着重探讨了基于细胞神经网络体系结构的视频分割算法。其应用领域是在视频会议、监控中广泛存在的头肩序列。头肩序列具有背景可预先得到,实时性要求高等特点。针对单一背景的头肩序列,提出了基于彩色信息的惴ǎ朔私隼没叶刃畔⑹钡男畔不完整性问题。对背景相对复杂的视频序列,提出了一种利用先验信息的基于彩色边缘的变换检测算法。它避免了常规变化检测算法存在的阂值选择问题,取得较好的分割效果。所有操作都是使用的简单的0澹梢杂肅—来直接实现。另外,选用和设计恰当的模板是细胞神经网络应用的难点之一。本文还探讨了使用遗传算法进行细胞神经网络模板的设计,对0蹇饫锏目斩刺畛淠0褰辛烁进,得到了处理时间更短,效果更好的模板参数。本文课题是国家自然科学基金的资助项目,项目编号。关键词视频对象平面,,0上海大学硕士学位论文
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,所以从某种意义上说是低级处理技术。新的编码标准一С只诙韵蟮哪谌荼泶铩Mü直鸲晕锢矶韵蟊嗦牒徒饴耄峁┮惶使用户可交互式地操作视频对象的工具。基于内容的可分层性,允许编解码器在不同层次、以不同分辨率分配可用的比特流。,分别处理。除了能提高数据压缩,还能实现基于内容的交互功能,有效的处理基于对象的多媒体压缩、存取与互用,可广泛的应用到网上购物、远程医疗、教学、监控及可视电话等领域。为实现基于内容的功能,一枰O劝殉【胺指畛墒悠刀韵T谥∈刻的视频对象称为“视频对象平面”分割也日渐成为人们所感兴趣的研究课题,,5悄壳盎姑挥幸恢滞ㄓ玫淖远指钏惴ㄊ视糜诟种视频序列。由于语义视频对象提取的复杂性,当前大多数的分割系统提取每个枰R幻肷踔粮さ氖奔鋄U庋杂谝桓隽椒种映さ氖悠担笤夹枰∈钡氖奔洳拍芡瓿墒悠刀韵蠓指睢O匀徽饫胧凳贝淼囊G蠡瓜嗖钌踉丁细胞神经网络且桓鼍哂惺凳毙藕糯砟芰Φ拇蠊婺7窍咝阅D獾缏罚由大量的胞元组成,每个胞元只允许与最邻近的细胞之间直接通信。钣吸引力的特征就是它的高速的计算能力,和与人类视觉系统芏嗟南嗨菩裕也特别适合于图像/视频处理应用。因此,将胧悠刀韵蠓指钍且桓龊苤档研究的问题。指畲笾驴梢苑治3跏贾》指詈推浜蟮幕谠硕畔⒌亩韵蟾伲渲谐始帧分割是保证准确分割的关键,本文把它作为研究的重点,具体的研究内容如利用彩色信息,针对单一背景的头肩序列进行跏贾〉姆指睿苊馐褂阈值化的梯度方法,利用填充技术很好的得到了对象的二值掩模。下:上海大学硕士学位论文
论文结构阂值化的梯度方法,利用填充技术很好的得到了对象的二值掩模。在幕∩希萃芳缧蛄械奶氐悖孟妊榈谋尘爸J叮用一种基于彩色边缘的变换检测方法进行跏贾〉姆指睿⑼过一系列的模板操作得到所需要的结果。两种方法中使用的板在哪0蹇庵卸伎梢哉业剑虼丝梢灾苯釉贑—上实现。用遗传算法进行0獠问纳杓疲砸糯惴ń惺实钡母慕设计出了效果更好的空洞填充模板。本论文共分六章,主要阐述了基于细胞神经网络的指睢8髡履谌莘直如下:第一章叙述了本论文的背景和贡献。简要概述了视频序列的分割的必要性和特点,以及将细胞神经网络引入视频分割的意义。第二章是对视频对象分割的概括与总结,主要介绍了喙馗拍睿悠刀象分割的分类方法,以及用于指畛S玫乃惴ê筒街瑁醪浇樯芰讼赴窬网络的知识。第三章主要是介绍细胞神经网络的一些概念、网络结构与特点等。并讨论了细胞神经网络在图像分割方面的应用。概述了细胞神经网络在视频分割应用中的研究现状。第四章主要是讨论利用彩色信息以及基于彩色