视频对象分割技术与应用
中国有线电视 2011(01)C H I N A D I G I T AL C ABLE TV
摄编制播
中图分类号:TN948.13!!文献标识码:B !!文章编号:1007-7022(2011)01-0066-02
作者简介:王!昕(1969-!),女,中级职称,主要研究视频传播理论,E ma i:l w angx i n691124@163.co m 。
视频对象分割技术与应用
?王!昕(辽源电视转播台,吉林辽源
136201)
摘!要:随着MPEG-4基于内容的功能的提出,视频对象分割技术成为视频处理领域的研究热点,视
频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象,介绍视频对象分割所涉及的关键技术,详细讨论基于时空联合的分割算法,并且探讨视频对象分割技术在视频会议、交通流视频监测等领域的应用。
关键词:视频对象分割;时空联合;M PEG -4
V ideo Object Seg m entation Technique and Application
?WANG X i n
(Liaoyuan Television Re lay Stati o n ,Jili n Liaoyuan 136201,China)
Abst ract :Due to the e m erg i n g o f content-based functi o na lities in M PEG -4,ob ject-based seg m en tation techno l o gy has beca m e a popular research in video field ,w hich m eans the segm entati o n o f se m an tica lly m ean i n g ful ob j e ct i n v i d eo sequences .Th is paper presen ts so m e i m po rtant v ideo seg m entation m et h ods ,studies the v i d eo object segm entati o n based on te mporal and spatial i n for m ation ,and researches t h e app li c ation of the v id eo object seg m en tation technology on v i d eo conferenc i n g ,the surveillance of the traffic flo w and so on .K ey w ords :v ideo ob j e ct seg m entation;spatio-te m pora l co m binati o n;MPEG-4
1!引言
随着多媒体信息日益丰富,人们不再满足于对多媒体信息的简单浏览,而是提出了基于对象的交互、查询和检索等新要求,为此M PEG 组织制定了国际压缩编码标准M PEG-4。M PEG -4采用基于内容的视频编码,它依赖于按内容对视频场景进行表示,即在编码之前首先将视频场景分割成若干个语义上有意义的视频对象(VO ),然后根据各个视频对象的特征对不同的视频对象采取不同的编码方法,其效率得到很大提高。但是M PEG-4推荐的3种视频分割算法经过测试发现,其实时性较差,并且分割结果不能令人满意,因此在MPEG-4标准中视频对象的分割作为一个开
放的部分,没有规定具体的分割方法,任何一种能够满足MPEG-4要求的视频对象分割算法都可以作为标准的一部分添加进去,本文对M PEG -4基于对象的视频编码所引入的视频对象分割及其关键技术展开综述。
2!基于对象的视频分割
视频对象分割的原理主要是利用运动信息,同时结合其他颜色、纹理、边缘、区域等信息,把前景对象从背景中分离出来。视频对象分割算法大致可以分为3类:基于空域信息的分割算法、基于时域信息的分割算法和基于时空联合的分割算法。空域分割将图像划分为区域,其中某些区域具有相似的特征,而与其他区域
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明显不同,然后通过空间聚类形成语义视频对象。由于视频对象通常具有不同于背景的运动,时间分割通常利用运动信息。时空分割算法通过时域分割标识出运动对象,然后与空域分割得到的对象边界融合在一起,以得到更精确的分割结果,由于同时利用时域和空域信息,时空分割通常可以取得更好的效果,是目前主流的分割算法。
目前常见的视频对象时空分割算法大体可分为两类:一类是基于像素的分割算法,包括阈值算法、经典分水岭算法、改进分水岭算法等;另一类是基于二维网格的分割算法,包括受限最大对比路径搜索算法、形状自适应分级网格算法等。
2.1!基于像素的分割算法
基于像素域的分割算法根据是否需要人工参与可以分为半自动视频对象分割和全自动视频对象分割。半自动视频对象分割算法先依赖于人工的交互确定语义对象并干预分割和跟踪结果,往往可以取得较好的效果,但是实时性较差;全自动视频对象分割算法的实时性较好,但分割边界不精确,适合于较简单的场景以及特定的视频序列,以下介绍的几种算法都是全自动视频对象分割算法。
杨高波等提出一种基于小波分解和分水岭变换的自动视频分割算法,其中时间分割通过直方图分析得到,空间分割采用基于小波变换的分水岭变换算法,空间分割是此算法的核心。分水岭变换一般针对图像的梯度图进行操作,由于对梯度变换很敏感,很容易产生过分割现象。为了克服噪声和量化误差引起的过分割问题,先对图像进行二级小波分解,然后在低分辨率的图像上进行分水岭变换,它同时可以去除噪声的影响。逆小波变换在空间域进行,尽管它在区域合并即进行时、空分割融合之后执行,但也被并入空间分割。
Guo L i n hua提出一种基于视频对象语义相似度的自动快速分割算法,首先,根据像素域亮度梯度采用分水岭算法进行初始静态分割,然后根据颜色和运动相似性进行区域融合,最后经过处理得到语义视频对象。为了克服分水岭算法的过分割问题,此算法采用颜色和运动相似性融合的方法,其中运动分析采用块匹配技术。V incentM arti n为每个像素建立一个颜色直方图,采用基于密度空间的聚类算法来识别图像聚类,获得对象模板,这个算法适用于环境发生变化的较长时间的视频序列,在视频监视系统中获得满意的分割效果。Y ang G aobo提出基于变化检测颜色边界(CECD)机制来提取视频对象,利用细胞神经网络(CNN)结构达到实时性的要求,这个算法是基于3#3的细胞神经网络结构,相比于COST211AM,此方法具有更好的空间精确度和时间连续性,克服了阈值自适应能力差和视频对象边缘区域不规则的问题,这种算法在实时性要求很强的视频会议和监控系统中取得很好的分割效果。
2.2!基于二维网格的分割算法
基于像素的分割算法对图像中所有像素进行操作,因此可以得到边缘精细的分割结果,但遍历所有像素的计算量较大,实时性较差。基于二维网格的分割算法主要对特征点进行分析,降低了计算负荷,处理速度较快,但所得的分割结果精细程度不如前者。
王煜坚将两类分割算法的优点结合,提出了一种结合二维网格运动分析和改进形态学滤波空域自动分割策略的视频对象时空分割算法,算法具体步骤如下: (1)采用机器学习F AST算法选取待分割帧图像的角点;(2)采用灰度帧差图像的四阶矩来进行运动分析;
(3)采用HOS算法对运动轮廓区域中的像素进行运动分析,这样可以将运动轮廓区域细分为运动部分与静止部分,从而获得更精细准确的初始运动检测掩膜;
(4)采用基于交变序列滤波的分水岭算法;(5)采用最大类间方差的阈值算法;(6)采取区域映射的方法将时域运动检测掩膜和空域分水岭分割结果结合起来。这种算法对静止背景的视频图像具有较好的分割效果,对于运动背景的情况,可以先对视频图像进行全局运动估计补偿,再应用此算法提取出视频对象。
3!视频对象分割技术的应用
随着视频对象分割提取技术研究的深入,视频分割在视频编码、广播电视、对象识别、对象跟踪、视频监控、电视电话会议、视频数据库检索等多媒体应用领域有非常重要的应用。
头肩序列(H SS)是视频会议与视频监控系统中的经典序列,H SS可以被归为非复杂背景视频序列(NB VS),它的特点如下:(1)参与实时性应用;(2)摄像机位置固定;(3)前景目标比背景大,并且更详尽;(4)可以提前得到背景信息作为先验信息。根据头肩序列的特点来设计视频分割算法,会使其在视频会议与视频监控系统中得到更满意的结果。陈进华对视频对象分割合成技术尤其是三维的情况进行了分析,在当前技术条件下,沉浸式视频会议系统在欧美的一些实验室己经取得基本令人满意的效果,目前虽然还存在一些问题,比如遮挡尤其是手势所带来的遮挡问题,给视差估计和视图合成造成一定的麻烦,但是应该看到,基于三维信息处理的视频会议系统必然是将来的发展方向。
视频对象分割技术不仅适用于以人物为目标的系
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中国有线电视 2011年第01期王!昕:视频对象分割技术与应用
中国有线电视 2011(01)C H I N A D I G I T AL C ABLE TV
综合管理
中图分类号:TN943.6!!文献标识码:B !!文章编号:1007-7022(2011)01-0068-03
作者简介:左!洁(1975-!),女,工程师,从事数据传输工作,E m a i:l tszj 0305@sohu .co m;高凯利(1979-!),男,助理工程师,从
事数据维护工作。
有线电视机房智能电源及
微环境管理系统解决方案
?左!洁,高凯利,刘志军(唐山有线电视网络公司,河北唐山
063000)
摘!要:主要介绍智能电源及微环境管理系统的组成、功能及其在有线电视机房远程监控中的应用,结合唐山县区网远程管理的应用实践,总结了电源及微环境管理在机房发展建设中的意义和应用经验。关键词:微环境管理;智能电源;实时采集;远程监控
Solution of Data Roo m Intelligent Po wer andM icro environ m entM anage m ent Syste m
?Z UO Jie ,GAO Ka i l,i LIU Zhi j u n
(The C able Net w or ks Co mpany of Tangshan ,H ebe iTangshan 063000,Ch i n a )
Abst ract :Th is paper i n troduces the co m ponents and functions of intelligent po w er and m icro env ironm enta l m anage m ent syste m,as w ell as its application in re m o te roo m m onitori n g .Based on the applicati o n practice o f re m ote m anage m ent in Tangshan coun ty net w ork ,it also presents t h e m eaning and applicati o n i m p l e m en tation experience o f the po w er and m icr o env iron m entalm anage m en t developm en t and constr uction in the cab l e data roo m .
K ey w ords :m icr o env iron m entm anage m en;t i n telli g en t po w er ;rea l ti m e acqu isition ;re mo te m on itori n g
统,也适用于以车辆为目标的系统,例如在交通视频流检测系统中检测车辆运动情况。侯伟研究了固定背景下的视频分割及在交通视频流中的应用,先将视频中的每帧进行通道变换、计算获得背景,通过变化检测法,提取前景得到初步结果,再经过中值滤波和形态学膨胀的处理,对视频流中分割出的运动对象使用矩形框进行标定,将道路上运行的车辆较为准确地提取出来。4!结束语
目前视频对象分割的研究主要集中在运动对象的分割上,对于一些简单的序列,如视频会议、视频监控、交通流等算法相对成熟,分割效果较好,但对于复杂运动的视频对象的分割仍有待进一步的研究,并且随着
立体视频技术的发展及应用,立体视频对象的分割技
术将会成为研究热点。参考文献:
[1]!章毓晋.图像分割[M ].北京:科学出版社,2001.[2]!张亚迪,李!钊,李俊山,等.视频对象分割技术
研究[J].无线电工程,2008,38(10):14-16.[3]!杨高波,张兆杨,余圣发.一种基于小波分解和
分水岭变换的视频对象自动分割算法[J].通
信学报,2005,26(3):7-13.
[收稿日期:2010 09 14]
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视频处理技术
S3 视频处理 S1.1 视频基础知识 视频信息是连续变化的影像，通常是指实际场景的动态演示，例如电影、电视、摄像资料等。视频信息带有同期音频，画面信息量大，表现的场景复杂，通常采用专门的软件对其进行加工和处理。 S3.1.1 视频设备 常用的视频设备主要有采集卡（用于采集模拟信号）、1394卡（用于采集数字视频信号）、DVD/CD 刻录机（存储视频）。 S3.1.2 视频格式 1、AVI AVI的英文全称为Audio Video Interleaved，即音频视频交错格式。它于1992年被Microsoft 公司推出，随Windows3.1一起被人们所认识和熟知。所谓“音频视频交错”，就是可以将视频和音频交织在一起进行同步播放。这种视频格式的优点是图像质量好，可以跨多个平台使用，其缺点是体积过于庞大，而且更加糟糕的是压缩标准不统一，最普遍的现象就是高版本Windows媒体播放器播放不了采用早期编码编辑的AVI格式视频，而低版本Windows媒体播放器又播放不了采用最新编码编辑的AVI格式视频，所以我们在进行一些AVI格式的视频播放时常会出现由于视频编码问题而造成的视频不能播放或即使能够播放，但存在不能调节播放进度和播放时只有声音没有图像等一些莫名其妙的问题，如果用户在进行AVI格式的视频播放时遇到了这些问题，可以通过下载相应的解码器来解决。 DV-AVI格式：DV的英文全称是Digital Video Format，是由索尼、松下、JVC等多家厂商联合提出的一种家用数字视频格式。目前非常流行的数码摄像机就是使用这种格式记录视频数据的。它可以通过电脑的IEEE 1394端口传输视频数据到电脑，也可以将电脑中编辑好的的视频数据回录到数码摄像机中。这种视频格式的文件扩展名一般是.avi，所以也叫DV-AVI格式。 2、MPEG MPEG-1制定于1992年，为工业级标准而设计，可适用于不同带宽的设备，如CD-ROM、Video-CD、CD-i。它可针对SIF标准分辨率(对于NTSC制为352X240；对于PAL制为352X288)的图象进行压缩，传输速率为1.5Mbits/sec，每秒播放30帧，具有CD(指激光唱盘)音质，质量级别基本与VHS相当。MPEG的编码速率最高可达4-5Mbits/sec，但随着速率的提高，其解码后的图象质量有所降低。 MPEG-2制定于1994年，设计目标是高级工业标准的图象质量以及更高的传输率。MPEG-2所能提供的传输率在3-10Mbits/sec间,其在NTSC制式下的分辨率可达720X486，MPEG-2也可提供并能够提供广播级的视像和CD级的音质。MPEG-2的音频编码可提供左右中及两个环绕声道,以及一个加重低音声道，和多达7个伴音声道(DVD可有8种语言配音的原因)。由于MPEG-2在设计时的巧妙处理，使得大多数MPEG-2解码器也可播放MPEG-1格式的数据，如VCD。 MPEG-4标准主要应用于视像电话(videophone)，视像电子邮件(VideoEmail)和电子新闻(Electronicnews)等，其传输速率要求较低，在4800-64000bits/sec之间，分辨率176X144。 MPEG-4利用很窄的带宽，通过帧重建技术，压缩和传输数据，以求以最少的数据获得最佳的图象质量。与MPEG-1和MPEG-2相比，MPEG-4的特点是其更适于交互AV服务以及远程监控。
IP视频流处理系统技术方案.
IP视频流处理系统技术方案
2010年10月21日 目录 一、项目需求 (4) 二、系统主要技术及功能介绍 (4) 2.1、视频流压缩编码技术： (4) 2.2、服务器处理技术： (5) 2.3、网络传输协议： (6) 2.4、对端流媒体播放技术（解码） (7) 三、系统组成 (7) 3.1 编码硬件（服务器）介绍； (7) 3.1.1 编码硬件（服务器）构架 (7) 3.1.2 编码硬件（服务器）组成 (8) 3.1.3 编码硬件（服务器）编码技术介绍及转换格式说明 (8) 3.1.4 编码硬件（服务器）编码流程介绍及GPU并行处理技术介绍 (8)
3.1.5 编码硬件（服务器）编码指标说明（压缩比、分辨率、带宽、信号类型、流 媒体格式、码流、帧数等指标） (10) 3.1.6 编码硬件（服务器）处理性能 (11) 3.1.7 编码硬件（服务器）扩展能力 (11) 3.2解码器介绍； (12) 3.2.1 解码器介绍 (12) 3.2.2 解码技术介绍 (12) 3.2.3 解码后最终显示性能 (13) 3.2.4 解码器与编码器协同工作原理 (13) 3.2.5 窗口显示性能 (14) 四、IP视频流处理系统技术点实现方式 (14) 五、IP视频流处理系统优势所在及对比 (14) 六、系统图 (16) 七、新版本介绍 (17) 7.1、版本介绍 (17) 7.2、BlendOneV2窗口管理介绍： (19) 八、系统测试 (20)
一、项目需求 ●支持多路IP流媒体信号源并行输入； ●可以将外部视频信号转换为IP流媒体以窗口的形式在 大屏幕上显示； ●所有操作均兼容集中控制主机、操作电脑等控制设备； ●完美实现多窗口显示，并且可以进行窗口放大、缩小、 漫游、叠加、拉伸等功能； ●支持显示模式预存、调用、修改等功能； 二、系统主要技术及功能介绍 2.1、视频流压缩编码技术： 视频流压缩编码技术。由于存在视频信息数据量大而网
基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法
第20卷 第3期2000年6月北京理工大学学报 J o urnal of Beijing Institute o f Technolog y V o 20 No.3Jun.2000 文章编号:1001-0645(2000)03-0347-05 基于速度特征矢量提取运动目标的 图像分割方法 李冬霞, 曾禹村 (北京理工大学电子工程系,北京 100081) 摘 要:研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法.根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标.仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力.关键词:运动目标检测;图像分割;块匹配;速度特征矢量中图分类号: TN 957.53 文献标识码:A 收稿日期:19991005 作者简介:李冬霞,女,1971年生,博士生. 理想情况下,具有运动目标的图像序列相邻图像帧间背景几乎不动,目标像素是作为一个整体相对于背景平移运动的,因此可以利用目标的速度特征将其从背景中提取出来.一般以二维位移偏移量(d x ,d y )作为目标运动速度的描述,常用的运动估计算法有像素递归法 (recursive algo rithm )和块匹配算法(block -ma tching alg orithm )[1,2].像素递归法计算量大,计算过程复杂,不易达到实时分割的要求.作者采纳块匹配算法,证实了该算法的有效性. 1 运动目标的速度估计 块匹配方法是一种相关分析方法,它是把一帧实时图像分为若干个大小相等的子图像块,将每一子图像块作为模板在相邻参考帧图像中一定搜索范围内进行相关计算,根据匹配准则,找出最优匹配位置.该位置对应的二维位移偏移量(d x ,d y )即可作为模板子图像块运动速度矢量的估计值 [3] . 1.1 匹配准则 匹配准则是衡量帧与帧之间两个子图像块相似程度的准则函数.可以用子图像块之间的二维互相关函数N (D )作为准则函数,其定义为 N (D )=R S K S K -1(D ) R S K S K (0)R S K S K -1(D ), (1) 其中 R S K S K -1(D )=E [S K (x ,y )S K -1(x -d x ,y -d y )]. 为减少计算量而又保持一定的匹配精度,也可采用子图像块间对应像素绝对差值即均值
视频处理技术制作报告
成绩 音视频编辑技术 课程设计报告 项目名称爱情密码 学院 专业 年级 学号 姓名 指导教师 2011年4 月19日
爱情密码的制作 1 内容简介： 爱情，从古至今都为人们所赞颂，且看“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”，“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴”，“被你牵着手,慢慢随你走,千年一回首,你依旧牵我手”，由此看出爱情是人们的美好追求，而爱情到底是什么呢？其实，爱情就在我们的举手投足之间！为了赞美爱情，特制作了此视频！视频由特效视频，剪辑视频，以及用图片组成。这次视频制作组要用了Adobe Premiere CS4视频编辑工具，此外还以Corel Video Studio Pro12作为辅助工具。 2 实现方法： 本次演示所使用的视频编辑工具是Adobe Premiere CS4,该工具功能强大,是视频制作专业人士或视频发烧友必备工具，而Corel Video Studio Pro12也是比较好的视频编辑工具。下面就视频的各个部分进行制作过程的讲解。 制作步骤如下: ①打开Corel Video Studio Pro12并新建项目 ,保存为“三面电视”,然后添加2条轨道并插 入相关素材进行编辑，如图2.0所示 如图2.0所示 （其中使用了Bubble特效以及进入方向的编辑），完成后输出保存。 ②打开Adobe Premiere CS4并新建项目,设置相关参数,保存为“心形”,如图 2.1 所示:
图2.1 ③接下来导入素材,然后将这些心形图片插入轨道并进行编辑，如图 2.1 所示: 图2.2 其中使用了十几种视频切换特效，如图2.3所示 图2.3 完成编辑后输出保存。
静止背景运动目标识别
Moving Object Detection in Stationary Scene 摘要：随着计算机技术的不断提高，智能视频监控技术得到了很好的发展, 过去依靠人力监控视频中出现的人或汽车等既浪费人力物力，又不够准确，很容易发生遗漏，而智能监控就不存在这种问题，只需在程序中设定报警条件即可，能够准确地达到实时监控的目的。现在智能视频监控逐渐应用于城市道路、小区、银行等重要场所及对场景中的异常事件或人的异常行为的监控中, 应用前景广泛，正在逐步取代靠人力来观察视频信息。智能视频监控相比过去常用的靠人来监测的最重要的不同就是识别出需要监控的对象，通常是运动目标的提取。在本文中利用matlab视频处理功能，通过matlab程序来获取视频，使用背景减差法来检测出运动目标提取静止背景中的运动目标，并将结果显示出来，以进行进一步的分析处理。 关键字：视频监控；目标提取；静止背景；matlab；目标识别；背景减差法
基于视频的运动目标主要提取方法 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分，在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法，差值法。光流法的计算量很大，实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单，实时性较好，是目前应用最广泛，最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类，一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分，但自然场景不是静止不变的，因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分，这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分，只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中，每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似，因此，高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。许多学者对基于高斯混合背景模型的背景消除法作了改进并取得了较好的效果。Stauffer 等人提出了采用自适应混合高斯模型，作为背景统计模型的算法；Power 等人详细的讨论了混合高斯模型，并对模型中的参数选择及更新提出了很好的建议。Monnet 等人在文献[3]中对摆动的树叶，水纹的波动等动态纹理干扰作了深入研究，提出了在线的自动聚类模型来获得并预测场景中的这些变化以减少干扰。然而，由于光照条件的影响，大多数图像都存在阴影，阴影的存在干扰了目标的检测，使检测到的目标与真实的目标形状相差很大，这对后续处理如目标识别、行为判断等会产生很大的影响。混合高斯模型无法消除阴影的干扰，因此找到阴影消除的方法变得非常重要。近年来，提出了很多阴影消除方法，毛晓波提出了基于最大色度差分的阴影检测方法，A. Leone提出了基于纹理分析的阴影消除方法，通过分析纹理信息获取前景目标并消除阴影，取得了较好的效果。 运动目标检测常用的方法一般分为两大类，一种是基于特征的方法，另一种是基于灰度的方法。基于特征的方法是依据图像的特征来检测运动目标，它多用于目标较大、特征容易提取的场合。基于灰度的方法一般是依据图像中灰度的变化来检测运动目标。目前基于视频的检测方法主要有: 基于帧间差分的方法、基于光流场的方法、基于背景差的方法等。帧间差分法是基于运动图像序列中相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法, 具有很强的自适应性。但如果物体内部灰度分布均匀这种方法会造成目标重叠部分形成较大空洞，严重时造成目标分割不连通，从而检测不到目标。 光流场法是基于对光流的估算进行检测分割的方法。光流中既包括被观察物体的运动信息, 也包括有关的结构信息。光流场的不连续性可以用来将图像分割
数字视频处理__课程报告-视频分割技术发展及其应用
视频分割技术 课程报告题目：视频分割技术发展及其应用
数字视频处理中运动估计的方法及应用 1 引言 科学技术的飞速发展的今天，带来了电子设备的普及和海量的视频数据。视频在我们的日常生活中充当着越来越重要的角色，我们可以随时利用身边的电子设备比如掏出手机，拍一段视频，或者从社交媒体软件微博、QQ、微信等空间浏览朋友上传的视频。这些各种各样的媒体视频软件的出现不仅丰富了我们的生活，也给我们的生活带来其他便利，比他，在医学影像、智能交通管理、视频监控、医学影像这些领域也离不开视频的使用。这些丰富的视频软件的产生，离不开那些有关视频方面的处理技术。比如涉及那些视频分割核心技术的发展推进了那些手机端、PC端等软件迅速崛起。视频相比与图片，能传达更全面和丰富的信息，它由一系列图片组成，并结合音频。高速发展的网络也带了处理视频的一些挑战，庞大的视频信息如何能保证有效的传输以及使用是一个问题，因此就需要一种对视频进行分割的技术。MPEG是针对视频压缩相关编码的规范，并在MPEG-4规范标准中明确地给出一种基于视频内容的编码方案，它指出视频是由一系列具有语义实体的视频对象组成。视频对象说白了无非就是在组成视频的那一系列的图像中那些具有相同或者相似的像素特征的全体。例如像物体的运动就能作为反应这些具有相似性的特征，其它诸如物体的形态或者说是物体的色调也能用来作为衡量这种相似性。而视频分割技术它其实就是从含有这些复杂的多个对象的视频当中抽离出那些我们要的实体对象。我们接下来首先先介绍一些关于图像方面的知识作为开头，因为它是视频处理的前提基础，然后介绍一些传统的视频分割方法、介绍目前流行的视频分割方法主要有哪些。接着，我们谈谈视频分割技术可以具体应用在哪些领域。最后是一些涉及视频分割技术的总结展望。 2 图像分割技术 因为视频是由一系列的特定的图像组成的。所以对视频进行分割归结来说还是对这些图像进行分割。图像分割的经典方法是由图论中的Graph Cut提出的，它需要用户的交互来切割图像，需要用户手动的标记出图像的前景和背景。之后的图像分割算法大多都是基于此基础上进行改进。关于图像分割的方法目前还是很丰富的，不可能一一地列举出来，因此，我们按照其所属不同的类别进行阐述。第一类是利用不同阈值的方式进行切割，切割的思想就是对图像在其特征空间上进行划分，形成多个划分类。图像的灰度是比较经常作为特征选取方案的。或者也可以对原始特征进行处理得到效果更好的特征。通常这类算法运行效率低，而且当图像中存在噪声时对其结果影响较大。第二类是从图像的区域出发：思想大致类似于聚类算法，首先构造相似度函数，然后把相似的象素聚成一类，聚类过程中聚类的顺序的不同也诞生了不同的方法。例如我们在初始时刻可以把整张图像看着单独的一个类，然后在接下来不断的对上一轮的类别分裂划分，直到达到稳定状态结束。也可以将操作的过程反过来即：初始时刻先将图像设定几个不同的给定类别，然后不断地判断哪些类是可以兼并在一起的直到稳定状态结束。最后一类是直接提取出图像对象的边缘，其思想比较直观。提取方式也可以分为多种，比较常用的先提取出局部可能的边缘点，然后慢慢的扩展得到整体的轮廓。最后就能把各个对象的外部边界检测出来，从而达到分割的目的。
数字视频技术及应用复习题
第一章数字视频概述 1．什么是复合视频？2页，可改为填空题 例如：黑白视频信号是一个已经经过加工处理并包含扫描同步和消隐的图像信号，通常也叫做复合视频，简称视频。由于频带范围在1-6MHZ人们又把它叫做电视基带视频。 2．什么是视频技术？它主要应用在哪些领域？3页，可以改为填空题 例如：在不考虑电视调制发射和接收等诸多环节时，单纯考虑和研究电视基带信号的摄取、改善、传输、记录、编辑、显示的技术就叫做视频技术。 主要应用领域：广播电视的摄录编系统、安全及监控、视频通信和视频会议、远程教育及视听教学、影像医学、影音娱乐和电子广告。 3．什么是数字视频？5页 广义的数字视频表述为数字视频是指依据人的视觉暂留特性，借着计算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec技术、传输存储技术等来实现的以比特流为特征的，能按照某种时基规律和标准在显示终端上再现活动影音的信息媒介。狭义的数字视频时指与具体媒体格式所对应的数字视频。 第二章彩色数字视频基础 1．彩色电视系统是根据色光三基色原理来再现彩色图像的。按照此原理，任何一种色光颜色都可以用R G B三个彩色分量按一定的比例混合得到。7页 2．匹配兼容制彩色电视亮度信号的公式是：8页（2-2） 3．两个色差信号正交调制的目的是什么？10页 4．电视扫描分为逐行扫描和隔行扫描两种。 5．电视基带视频有复合视频、亮色分离视频和分量视频三种。13页 6．彩色电视制式有哪三种？制式差异主要体现在哪些方面？14页或改为填空 世界上现行的彩色电视制式有NTSC制式、PAL制式和SECAM制式三大制式。制式差异主要体现在亮度合成公式、色差信号提取、色副载选取及其正交调制类型、扫描方式、同步时基确定等方面的参数。 7．彩色电视图像的数字化有信号上游数字化和信号下游数字化两种。 8．A/D转换主要包括哪些环节？量化的实质是什么？编码的实质是什么？17，18页，可改为填空 A/D转换就是指对幅值连续变化的模拟视频电信号进行脉冲抽样保持、量化、编码等环节后形成二进制码流的技术处理过程。 9．一般常用的线性D/A转换器，其输出模拟电压U和输入数字量D之间成正比关系。19页 10．YCbCr信号和YUV信号是正比关系。21页，或选择A正比B反比C非线性D平方11．CCIR601标准为NTSC、PAL、和SECAM制式规定了共同的图像采样频率是13.5MHZ。21页 12．PAL制NTSC制的现行标准数字电视有效显示分辨率（清晰度）各为720X576像素和720X480像素。公用中分辨率为352X288像素。23页 第三章广义数字视频及分类 1．广义数字视频的定义？28页 2．广义的数字视频是依据人的视觉暂留特性，借助计算机或微处理器芯片的高速运算加上Codec编解码技术、传输存储技术等来实现的比特流为特征的全新的信息媒介。 3．图像序列的特点有哪些？33页 特点是每帧的分辨率相同，图像内容相关、图像文件名连续编号，而且有表示开始的图像序列头和表示结束的图像终止码。
视频序列中运动对象分割方法的设计与实现
视频序列中运动对象分割方法的设计与实现[1][repaste] 2009-03-23 09:36 转自：https://www.wendangku.net/doc/fe4603613.html,/2008/07/video-sequence.html The technology of multimedia correspondence developed quickly. After the standard MPEG-1 and MPEG-2, a new standard named MPEG-4 was put forward by the MPEG committee. The key technical of the standard is the standard is the Video Object Segmented from the video frame. The results of object segmentation will affect subsequent applications directly. At the present time, there is no current method, which can segment object models from the background efficiently, though a great deal of research work has been done for video coding. Most algorithms aim at particular image sequences. The video segmentation has been widely applied in many fields, especially in low bite-rate ratio multimedia fields, so it is more and more becoming the hot point in the video research field. This paper discusses the basic theory of digital image segmentation, and then analyzes the exist method for the segmentation of moving objects in video sequences. At last an effective moving object segmentation algorithm is used. First, the moving regions are obtained by the intersections of two neighbor difference images, and then small regions that are not accurate are removed. Finally, the moving regions are filled using the method of mathematical morphology. This arithmetic makes use of the functions of the library effectively, improves precision and efficiency of computation, and has a good property for the application to multi-platform. Experimental result shows that the algorithm can get satisfactory result. Key words: Image segmentation, Frame difference, video sequence, moving object, mathematical morphology 目录 摘要 I ABSTRACT II 第一章绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外研究状况 3 1.3论文内容与结构安排 4 第二章典型的图像分割方法 6 2.1阈值法与边缘检测法 6 2.1.1阈值法 6 2.1.2边缘检测法 7
第4章_视频处理技术
08电子信息工程2班林伟彬3108002633 第四章视频处理技术 一、选择题 1、在视频通信应用中，用户对视频质量的要求和对网络带宽占用的要求之间的关系是：A A、矛盾的 B、一致的 C、反向的 D、互补的2在视频应用通信中，解决用户对视频质量要求和占用网络带宽要求之间矛盾的是：B A、提高视频质量B、视频编解码技术 C、降低视频质量 D、增加带宽 3、图像和视频之所以能进行压缩，在于图像和视频中存在大量的：A A、冗余 B、相似性 C、平滑区 D、边缘区 4、在视频图像中，C 是相邻两帧的差值，体现了两帧之间的不同之处。 A、视觉冗余 B、运动估计 C、运动补偿 D、结构冗余 5、在视频图像中主要存在的是：B A、视觉冗余 B、时间冗余 C、空间冗余 D、结构冗余6．视频图像的编码方法的基本思想是：第一帧和关键帧采用A方法进行压缩。 A．帧内编码B．帧间编码C．运动估计D．运动补偿 7．如果视频图像只传输第一帧和关键帧的完整帧，而其他帧只传输B，可以得到较高的圧缩比。 A．运动估计和补偿B．帧差信息 C．运动估计D．运动补偿 8．下列D视频压缩系列标准主要用于视频通信应用中。 A．MPEG B．H．26x C．JPEG D．AVS 9．下列B视频压缩系列标准主要用于视频存储播放应用中。 A．MPEG B．H．26x C．JPEG D．AVS 10．基于LAN网络的视频压缩标准是：C。 A．MPEG B．H．324 C．H．323 D．H．320 11、基于ISDN网络的视频压缩框架标准是： D A、MPEG B、H.324 C、H.323 D、H.320 12、基于PSTN网络的视频压缩框架标准是： B A、MPEG B、H.324 C、H.323 D、H.320 13、视频压缩系列标准MPEG-x主要是应用于视频存储播放应用中，例如，DVD中的视频压缩标准为 B A、MPEG-1 B、MPEG-2 C、MPEG-3 D、MPEG-4 14、CIF图像格式的大小是 B A、176×144 B、352×288 C、704×576 D、1408×1152 15、当采用H.261标准编码时，亮度分量与颜色分量的比值为 A A、4:1:1 B、4:2:2 C、4:0：2 D、4:2:0 16、曾经普遍使用的VCD系统就是基于 A 编码标准研制的。 A、MPEG-1 B、MPEG-2 C、MPEG-3 D、MPEG-4 17.MPEG-1标准的典型编码码率为A ，其中1.1Mbps用于视频，128看kps用于音频，其余带宽用于MPEG系统本身。 A 1.5Mps B 2Mps C 10Mps D 15Mps 18.MPEG-1标准中， C是图像编码的基本单元，运动补偿、量化等均在其上进行。
最新视频分割算法研究
是不允许操作的。用户管理功能可以让用户建立一组帐号和密码,分配给允许使用本系统的人员,并且对于不同的人员,按照需要再赋予不同的访问和使用的权限;对于外来人员没有帐号和密码,就无法进入本系统。如此一来就提高了系统的安全性,也使系统更加稳定、有效地运行。 在用户登录、退出登录、修改密码和用户安全区配置四个按钮的弹起事件中分别输入相应的命令语言,就可以实现相应的作用。四个命令语言分别为: LogO n() LogO ff() ChangePass W o rd()、Ed it U sers() 4)运行和调试 在完成了图形界面的设计,构造好实时数据库,并建立起动画连接后,在组态王工程浏览器的工具条上直接点击 V IE W 快捷键或点击某一画面的文件下拉菜单中的 切换到V I E W 即可进入该运行系统。建立与下位机的连接,与现场的I/O设备直接进行通讯。即可通过组态软件显示现场的实际工况,以及当对象结构参数变化时对对象特性的影响。 3 总结 本实验系统是在组态王6.53版本上的基础上开发的,它利用W indo w s的图形功能完备、界面一致性好、易学易用的特点,具有强有力的安全管理系统、强大的通讯能力、先进的报警和事件管理、快速便捷的应用设计,该系统不仅提高了实验教学效率,改善实验效果,而且方便易行。 基于金山电厂的水源监测系统设计的结果也表明,组态王软件用于自动控制系统的监测与控制设计降低了工作人员劳动强度、提高了劳动生产率,还提高了计算精度,同时功能更加完善,只需要通过画面切换就可以监视到不同的运转情况,以及根据需要查询不同时间的数据记录,甚至发生事故时可以即时将事故前的记录和事故后的记录取出分析,同时对于实现远距离及时了解现场的工作状况和从经济效益方面出发也有十分重大的意义。 参考文献 [1]周美兰,周封,王岳宇.PLC电气控制与组态设计[M].科学 出版社,2003. [2]潘炼.PLC在配煤控制系统中的应用[M].武汉科技大学出 版社,2006. [3]方来华,吴爱国,何熠.组态软件核心技术研究[J].化工自动 化及仪表,2004,31(1):33-35. [4]adm i n.M CGS组态软件在煤矿安全监控系统集成中的应用 [J].机电设备,2006,(04):16. [5]王亚民,陈青,刘畅生,等.组态软件的设计与开发[M].西 安:西安电子科技大学出版社,2003. [6]欧金城,欧世乐,林德杰,等.组态软件的现状与发展[J].工 业控制计算机,2002,(15) [7]周敬东,陈幼平,周祖德,等.组态软件硬件接口的设计与实 现[J].机械与电子,2004(6):44-47. 作者简介:赵国材(1952-),男,教授,硕士生导师,主要研究领域为自动控制技术、机器人控制;蔡志达(1979-),男,在读硕士研究生,主要研究方向为自动控制技术;张艳(1986-),女,在读硕士研究生,主要研究方向为自动控制技术。 收稿日期:2009-10-28 do:i10.3969/.j issn.1671-1041.2010.02.034 最新视频分割算法研究 高泽林,陈为龙,王正勇 (四川大学电子信息学院图像信息研究所,成都610064)摘要:视频分割在视频编码、智能监控和信息检索等领域有着广泛应 用,分割质量的好坏直接影响视频的后续处理,所以,基于运动目标的视频分割技术是重要而又富有挑战性的。本文在现有方法的基础上,研究了最近的国内外文献,介绍和分析了其中的算法,并对未来的发展进行了展望。 关键词:运动目标;视频分割算法;帧间差分;马尔科夫随机场 中图分类号:TP391 文献标识码:B The latest algorith m research of video seg m entation GAO Z e-li n,CH EN W e-i l on g,W ANG Z hen g-yong (I m age Infor ma tion Institute,C ollege of Electronics and Infor ma tion Eng i neering,Si chuan Un i versity, Chengdu610064,Chi na) Abstrac:t Video seg ment ation is w ide l y used i n video coding,intell-i gentmonit or and inf or m ation r e trieva.l The qua lit y of seg ment ati o n dir ec tly aff ects video s f o llo w ing process,so v i d eo seg ment ati o n t echnique based on m ov ing ob j e ct is m i portant and chall e nging.O n t he bas is of exis ting method,t h i s paper intr oduced and ana l y zed t he algorit h m accord i n g to the l a tes t lit erat ures at ho me and abroad,and look int o t he f ut ure. Key words:mov ing objec;t v ideo segmentation algorith m;fra me diff erenc i n g;MRF 0 引言 随着信息技术的快速发展,人们对多媒体信息的关注和需求也不断增长,尤其是视觉信息。据统计,人类从外界获得的信息70%以上都是视觉信息,针对视觉信息中视频的处理技术[1]也就成了一个热门而富有挑战的研究领域。但同时,视觉信息巨大的数据量给存储、传输带来了诸多不便,为了更有效的利用视频数据,必须对视频进行压缩。M PEG组织提出了M PE G-4视频压缩标准,与之前的M PEG标准相比,最显著的特征就是基于对象的编码方式,要实现这种视频编码,首要任务就是分割出视频中的运动目标。然而,现实生活中的视频场景复杂多变,给研究者带来了不小的困难。鉴于视频分割广阔的应用前景,本文在前人[2,3]的基础上,研究了近几年的最新文献,介绍和分析了其中的算法。 1 视频分割算法 1.1 视频分割的实际应用举例 视频分割是计算机视觉和图像处理领域的热点,在多媒体通信、视频检索与交互处理、智能监控系统中得到了广泛的应用。但是,视频分割往往不是独立应用的,他通常是为了方便视频的进一步分析处理而做的前期准备。以我们实验室的研究项目 视频超分辨率重建为例,由于要处理存在局部运动的视频,以现有的方法进行运动配准误差较大,才考虑先 仪器仪表用户 经验交流 欢迎订阅欢迎撰稿欢迎发布产品广告信息65
第4章 视频处理技术
第四章视频处理技术 一、选择题 1、在视频通信应用中，用户对视频质量的要求和对网络带宽占用的要求之间的关系是：A A、矛盾的 B、一致的 C、反向的 D、互补的2在视频应用通信中，解决用户对视频质量要求和占用网络带宽要求之间矛盾的是：B A、提高视频质量 B、视频编解码技术 C、降低视频质量 D、增加带宽 3、图像和视频之所以能进行压缩，在于图像和视频中存在大量的：A A、冗余 B、相似性 C、平滑区 D、边缘区 4、在视频图像中，C 是相邻两帧的差值，体现了两帧之间的不同之处。 A、视觉冗余 B、运动估计 C、运动补偿 D、结构冗余 5、在视频图像中主要存在的是：B A、视觉冗余 B、时间冗余 C、空间冗余 D、结构冗余 6．视频图像的编码方法的基本思想是：第一帧和关键帧采用A方法进行压缩。 A．帧内编码B．帧间编码C．运动估计D．运动补偿
7．如果视频图像只传输第一帧和关键帧的完整帧，而其他帧只传输B，可以得到较高的圧缩比。 A．运动估计和补偿B．帧差信息 C．运动估计D．运动补偿8．下列D视频压缩系列标准主要用于视频通信应用中。 A．MPEG B．H．26x C．JPEG D．AVS 9．下列B视频压缩系列标准主要用于视频存储播放应用中。 A．MPEG B．H．26x C．JPEG D．AVS 10．基于LAN网络的视频压缩标准是：C。 A．MPEG B．H．324 C．H．323 D．H．320 11、基于ISDN网络的视频压缩框架标准是： D A、MPEG B、H.324 C、H.323 D、H.320 12、基于PSTN网络的视频压缩框架标准是： B A、MPEG B、H.324 C、H.323 D、H.320 13、视频压缩系列标准MPEG-x主要是应用于视频存储播放应用中，例如，DVD中的视频压缩标准为 B A、MPEG-1 B、MPEG-2 C、MPEG-3 D、MPEG-4 14、CIF图像格式的大小是 B A、176×144 B、352×288 C、704×576 D、1408×1152 15、当采用H.261标准编码时，亮度分量与颜色分量的比值为 A
多视频运动对象实时分割及跟踪技术
第42卷第9期2008年9月 浙 江 大 学 学 报(工学版) Journal of Zhejiang University (Engineering Science ) Vol.42No.9 Sep.2008 收稿日期:2007204227. 浙江大学学报(工学版)网址:https://www.wendangku.net/doc/fe4603613.html,/eng 作者简介:孙志海(1981-),男,福建漳州人,博士生,主要从事视频运动对象分割的研究.E 2mail :eeszh @https://www.wendangku.net/doc/fe4603613.html, 通讯联系人:朱善安,男,教授,博导.E 2mail :zsa @https://www.wendangku.net/doc/fe4603613.html, DOI :10.3785/j.issn.10082973X.2008.09.030 多视频运动对象实时分割及跟踪技术 孙志海,朱善安 (浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027) 摘 要:利用帧间差异积累信息进行自适应背景建模,采用背景差的方法检测视频运动对象区域.设计了一种变系数的空域滤波器,有效地对背景差图像进行了增强,使获得的视频运动对象区域更具有空域连通特性.给出了一种改进的基于Otsu 法的自适应阈值化方法,能更准确地对背景差图像进行阈值化.采用形态学边界提取技术对视频运动对象轮廓进行提取.在获得视频运动对象轮廓的基础上,用区域生长法对视频运动对象进行定位,将矩形中心坐标视为视频运动对象的质心坐标.用基于空间欧氏距离最短的方法对每个视频运动对象质心进行关联跟踪并绘制轨迹.试验结果表明,该方法实时有效. 关键词:运动对象分割;运动对象跟踪;差异积累;空域滤波;背景更新 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:10082973X (2008)0921631205 R eal 2time segmentation and tracking technique of multiple moving objects in video sequence SU N Zhi 2hai ,ZHU Shan 2an (College of Elect rical Engineering ,Zhej iang Universit y ,H angz hou 310027,China ) Abstract :Effective background was modeled by accumulative f rame 2to 2frame differences ,and foregro und could be ext racted using background subtraction operation.A variable coefficient spatial filter was presen 2ted ,which could effectively enhance t he background subt raction image and make t he foreground region has much more spatial connectivity.An imp roved Ot su 2based segmentation met hod was presented to accurately t hreshold t he background difference image.Morp hological operation was used in extracting contours of moving object s.After getting t he contours of moving object s ,region growing segmentation met hod was applied to locate t he foreground region ,and t he rectangle cent re was seen as t he mass cent re of t he moving object s.Moving object s were t racked using minimal Euclidean distance and t he motion trajectories were also painted.Experimental result s showed t hat p roposed algorit hm was effective and efficient. K ey w ords :moving object segmentation ;moving o bject tracking ;difference accumulation ;spatial filte 2ring ;background up date 视频运动对象分割及跟踪处于整个视觉监视系统的最底层,是各种后续高级处理如视频分析[1]、视频编码[2]、视频检索[3]以及视频监控[4]等的基础.运动对象分割是指从视频流中实时提取出运动对象,而运动对象跟踪则是指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹.尽管文献[5～7]报道了有关视 频运动对象分割的算法,但视频运动对象自动分割的问题还没完全解决.实时自动分割视频语义对象的难点有:对复杂场景快速准确的背景建模;环境变化及噪声影响算法的鲁棒性;算法通用性差,复杂的分割算法满足不了应用的实时性要求;多运动对象的分割及跟踪[627]对分割算法提出了更高的要求.
视频对象分割技术与应用
中国有线电视 2011(01)C H I N A D I G I T AL C ABLE TV 摄编制播 中图分类号:TN948.13!!文献标识码:B !!文章编号:1007-7022(2011)01-0066-02 作者简介:王!昕(1969-!),女,中级职称,主要研究视频传播理论,E ma i:l w angx i n691124@163.co m 。 视频对象分割技术与应用 ?王!昕(辽源电视转播台,吉林辽源 136201) 摘!要:随着MPEG-4基于内容的功能的提出,视频对象分割技术成为视频处理领域的研究热点,视 频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象,介绍视频对象分割所涉及的关键技术,详细讨论基于时空联合的分割算法,并且探讨视频对象分割技术在视频会议、交通流视频监测等领域的应用。 关键词:视频对象分割;时空联合;M PEG -4 V ideo Object Seg m entation Technique and Application ?WANG X i n (Liaoyuan Television Re lay Stati o n ,Jili n Liaoyuan 136201,China) Abst ract :Due to the e m erg i n g o f content-based functi o na lities in M PEG -4,ob ject-based seg m en tation techno l o gy has beca m e a popular research in video field ,w hich m eans the segm entati o n o f se m an tica lly m ean i n g ful ob j e ct i n v i d eo sequences .Th is paper presen ts so m e i m po rtant v ideo seg m entation m et h ods ,studies the v i d eo object segm entati o n based on te mporal and spatial i n for m ation ,and researches t h e app li c ation of the v id eo object seg m en tation technology on v i d eo conferenc i n g ,the surveillance of the traffic flo w and so on .K ey w ords :v ideo ob j e ct seg m entation;spatio-te m pora l co m binati o n;MPEG-4 1!引言 随着多媒体信息日益丰富,人们不再满足于对多媒体信息的简单浏览,而是提出了基于对象的交互、查询和检索等新要求,为此M PEG 组织制定了国际压缩编码标准M PEG-4。M PEG -4采用基于内容的视频编码,它依赖于按内容对视频场景进行表示,即在编码之前首先将视频场景分割成若干个语义上有意义的视频对象(VO ),然后根据各个视频对象的特征对不同的视频对象采取不同的编码方法,其效率得到很大提高。但是M PEG-4推荐的3种视频分割算法经过测试发现,其实时性较差,并且分割结果不能令人满意,因此在MPEG-4标准中视频对象的分割作为一个开 放的部分,没有规定具体的分割方法,任何一种能够满足MPEG-4要求的视频对象分割算法都可以作为标准的一部分添加进去,本文对M PEG -4基于对象的视频编码所引入的视频对象分割及其关键技术展开综述。 2!基于对象的视频分割 视频对象分割的原理主要是利用运动信息,同时结合其他颜色、纹理、边缘、区域等信息,把前景对象从背景中分离出来。视频对象分割算法大致可以分为3类:基于空域信息的分割算法、基于时域信息的分割算法和基于时空联合的分割算法。空域分割将图像划分为区域,其中某些区域具有相似的特征,而与其他区域 66