一种累积帧差视频对象分割算法

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1、第31卷第7期光电工程Vol.31,No.72004年7月Opto-ElectronicEngineeringJuly,2004文章编号：1003-501X(2004)07-0069-04一种累积帧差视频对象分割算法许悦雷，左继章，张雄，毕笃彦(空军工程大学工程学院航空电子工程系，陕西西安710038)摘要：经过对视频序列的多帧累积，利用帧间变化信息可求得帧差之和，并用数学形态学方法处理之后，即可提取出对象边界。由此，提出了一种累积帧差的视频对象分割算法。实验结果表明，该算法能对低比特率视频序列中运动较为缓慢、背景相对简单的对象进行有效的分割，而且所用时间较短，算法简单、

2、高效。关键词：图像分割；帧差图像；数学形态学中图分类号：TP391,TN941文献标识码：AAvideosegmentationalgorithmbasedonaccumulatedframedifferencesXUYue-lei,ZUOJi-zhang,ZHANGXiong,BIDu-yan(DepartmentofAeronauticalElectronicEngineering,EngineeringCollege,AirForceEngineeringUniversity,Xi'an710038,China)Abstract:Throughmulti-frame

3、accumulationforvideosequence,thesumofframedifferencescanbeobtainedwithinterframevariationinformation.Aftertheobtainedresultsbeingprocessedwithmathematicalmorphology,theobjectboundarycanbeextracted.Avideosegmentationalgorithmbasedonaccumulatedframedifferencesisproposedfromthispoint.Theexpe

4、rimentalresultsshowthattheobjectwithslowermotionvelocityandrelativesimplebackgroundinalowbitratevideosequencecanbeeffectivelysegmentedbythisalgorithm.Keywords:Imagesegmentation;Framedifferenceimage;Mathematicalmorphology引言视频对象分割是指按一定的标准把视频序列分割成不同的区域，其目的是从视频序列中分离出有一定意义的实体，即视频对象。视频分割，尤其是基于内

5、容的视频分割，是目前数字视频领域的一个研究热点。虽然目前已提出了许多种分割方法，但仍没有通用的完全自动分割工具。视频对象分割在低比特率下的多媒体移动通信、数字电视以及基于内容的多媒体存储和检索、交互式多媒体等领域都有着非常重要的应用。在新闻播报、视频会议等低码率多媒体应用的视频序列中，视频对象运动较为缓慢，对象内部变化较少，其轮廓随对象的运动会有些变形，而其背景没有变化，或者随光线照度不匀而有很小的变化，我们把背景由各种原因引起的起伏变化的总和统称为噪声。当然，前景对象本身也会有起伏噪声。所以，对象和背景都可以认为是相对平稳的，只是在对象与背景边界交叠的部分，由于前景对象

6、的运动，在一定范围内，在帧间会有明显的变化。根据对象的这种运动特点，我们利用帧间变化信息来检测空域对象。由于两帧之间的变化并不能反映在对象的全部边界上，如果单纯依据两帧之差并不一定能有效地检测出对象的轮廓，即得到的轮廓是不连续的，因而不能达到分割视频对象的目的。根据统计特性，如果选取足够多的连续帧，计算每两个连续帧的帧差，并求其帧差之和，对象边界的变化将能有效地反映在实际轮廓附近一定范围内。这样，我们就能够在这个范围内提取对象模板，进一步可通过运动预测和运动估计检测出每帧对象更加精确的边界。根据这个思想，我们设计了下面的算法步骤。收稿日期：2003-10-29；收到修改稿

7、日期：2004-03-10作者简介：许悦雷(1975-)，男(汉族)，河北辛集人，博士生，主要从事图像处理与分析、智能天线的研究。E-mail:yueleixu@sohu.com70光电工程第31卷第7期1输入序列预处理如前所述，原始帧由于各种原因，会有叠加噪声；为了增强帧差计算时的效果，就首先要对输入序列进行预处理。采用Gauss滤波预处理的方式平滑图像的噪声。设输入的用于提取对象模板的测试视频序列共Nf帧，每帧的大小为W×H(W和H分别为帧图像的宽度和高度)，第n帧的像素点(x,y)的灰度值为gn(x,y)(1≤n≤Nf,