基于压缩域信息的立体视频对象分割方法

立体视频对象分割是交互式多视点视频应用的关键技术。为了提高对象分割的时效性和精确性,提出了一种利用压缩域视差和运动信息的立体视频对象分割算法。该算法首先对运动矢量场和视差场进行提取和修正处理,然后对视频帧进行分割作为初始值,最后用均值偏移算法聚类得到最终的对象分割结果。实验结果表明,对于纹理复杂的场景有很好的分割效果,可以获得与语义一致的对象。

基于视差和变化检测的立体视频对象的实时提取

随着立体视频的发展,立体视频对象提取技术也成为研究的热点。本文提出一种基于视差和运动变化检测的立体视频对象实时提取算法:结合立体视频的视差、运动和边缘等信息,由立体匹配得到视差图,对视差图初次提取得到二值图像,再运用对称差分法变化检测,根据对象的运动速度实时选取用于变化检测的视频帧,结合运动信息提取出最终的立体视频对象。实验表明该算法能够实时地从复杂背景中提取出视频对象,并可以保证在视频停止变化时保持视频对象的连续输出。