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基于边缘检测和分水岭的视频对象分割算法的研究

作　者: 邓庆林
导　师: 刘海华
学　校: 中南民族大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 边缘检测对象分割分水岭算法区域合并
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 45次
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内容摘要

随着信息技术的发展,信息技术在医学监护中的应用越来越广泛。视频作为最直接的可视信息在医学监护中发挥着重要的作用,它可以实时反映病人的行为和精神状态。然而视频巨大的数据量,给视频的传输和存储提出了一个很大的难题。因此研究基于对象的视频处理将是一个非常有意义的工作。视频对象分割作为基于对象的视频处理,是当前视频研究领域的热点与难点,其目的是提取出视频序列图像中的视频对象,是后续图像分析、存储和检索的关键。由于视频图像本身的复杂性,以及环境等外界因素的多样性,目前依然缺乏一种具有普适性的视频对象分割算法,给视频图像处理技术的推广应用产生了一个很大的障碍。因此本文着眼于探求一种具有普适性的视频对象分割算法。本文结合空间的边缘信息和区域信息进行了研究,提出了一种改进的基于边缘检测与分水岭的视频对象分割算法,主要内容包括以下几个方面:首先,针对现在的图像分割算法计算量大的难点,改进了基于边缘变化检测的视频分割算法。该算法根据视频图像变化率,选择不同的差分算法获取差分图像,从而较完整的保留视频对象边缘信息,提取出初始的视频对象边缘,并通过边缘连接算子和后处理技术提取出视频对象。其次,针对阴影问题和运动不一致的问题,提出了一种改进的基于边缘检测与分水岭的视频对象分割算法。该算法通过融合基于差分图像的边缘检测算子提取出来的视频对象和通过分水岭区域合并算法获得的视频对象轮廓,提取出视频对象。由于该算法充分利用了视频图像的时空信息,有效的改善了视频对象提取中的阴影和边缘残缺等问题。综上所述,本文将基于差分图像的边缘变化检测算子引入到分水岭变换中,提出一种基于边缘检测和分水岭的视频对象分割算法,并利用标准的序列图像作为研究对象。实验结果验证了该算法可以有效地抑制噪声、改善改善视频对象运动不一致、视频对象阴影等问题,提高了视频对象的分割准确性。

全文目录

摘要  7-8
Abstract  8-10
第1章绪论  10-15
  1.1 研究背景与意义  10-11
  1.2 研究现状  11-13
  1.3 本文结构  13-15
第2章视频对象分割基础  15-25
  2.1 运动分割  15-18
    2.1.1 背景差值法  15-16
    2.1.2 图像差分法  16-18
  2.2 图像边缘检测技术  18-22
    2.2.1 梯度算子  19-20
    2.2.2 高斯-拉普拉斯算子  20-21
    2.2.3 Canny 算子  21-22
  2.3 数学形态学技术  22-24
    2.3.1 数学形态学基本运算  22-23
    2.3.2 形态学图像处理  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第3章基于边缘变化检测的视频分割算法  25-35
  3.1 基于差分图像边缘的变化检测算法  25-28
    3.1.1 利用差分图像获取视频对象边缘  25-27
    3.1.2 提取视频对象  27-28
  3.2 改进的基于差分图像边缘的变化检测算法  28-33
    3.2.1 获取差分图像  29-30
    3.2.2 视频对象边缘连接  30-32
    3.2.3 提取视频对象  32
    3.2.4 算法的步骤  32-33
  3.3 实验及结果分析  33-34
  3.4 本章小结  34-35
第4章基于边缘检测与分水岭的视频对象分割算法  35-45
  4.1 分水岭算法简述  35-36
  4.2 分水岭变换与区域合并  36-39
    4.2.1 多尺度形态学梯度算子  37
    4.2.2 分水岭变换与区域合并  37-39
  4.3 基于边缘检测与分水岭的视频对象分割算法  39-42
    4.3.1 算法框图及步骤  40-41
    4.3.2 分割结果融合  41-42
    4.3.4 形态学后处理  42
  4.4 实验及结果分析  42-44
  4.5 本章小结  44-45
第5章总结与展望  45-47
  5.1 全文工作总结  45
  5.2 今后工作展望  45-47
参考文献  47-50
致谢  50-51
附录（攻读学位期间所发表的学术论文）  51

基于边缘检测和分水岭的视频对象分割算法的研究

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