基于Kinect的自动视频抠像算法

针对传统的视频抠像算法交互频繁、计算复杂度高等问题,利用从Kinect获得的深度图信息、彩色信息以及视频中运动信息,提出基于Kinect的自动视频抠像算法。采用改进的三帧间差分法检测视频中的感兴趣区域(ROI),根据深度图信息改进自动种子增长区域算法,估算粗略的前景掩膜;通过数学形态学和逻辑操作去除粗前景区域的杂点,自动生成大致的三分图;采用改进的Shared Matting算法,得到精确的视频抠像。实验结果表明,该算法避免了人工交互,精度高且速度快。

一种快速的自动视频抠像算法研究

传统的视频抠像算法，交互频繁，计算复杂度高。针对这些问题，利用从Kineet获得的深度图信息，彩色信息以及视频中运动信息，提出一种快速的自动视频抠像算法。算法首先采用改进的三帧间差分法检测到视频中的感兴趣区域（ROI），再根据深度图信息改进自动种子增长区域算法，估算出粗略的前景掩膜。接着，通过数学形态学和逻辑操作去除粗前景区域的杂点，自动生成大致的三分图。最后，采用改进了Shared Matting算法，得到精确的视频抠图。实验结果表明该算法不仅避免了人工交互，而且精度高、速度快。