多视点视频编码中的视频目标提取与视差匹配

在单通道视频目标分割算法的基础上 ,首先提出一种多视点视频编码中的视频目标提取方案 .然后提出一种基于多级块匹配视差估计算法 .应用Moravec算子对视差矢量图进行检测 ,提取特征视差矢量并对其进行精确度检验 .若特征视差矢量不够精确 ,则其所在块将重新进行小范围的块匹配 .若块匹配误差仍太大则将其分裂为四个子块重新匹配 .与传统块匹配算法相比 ,新方法能获得较为精确和平滑的视差场 ,提高重建后的图像质量 .

梯度约束SLIC的快速视频目标提取方法

提出了一种基于梯度约束SLIC(simple linear iterative clustering)的快速视频目标提取方法,允许在关键视频帧上提供少量用户交互下,该方法能够快速并精确地提取复杂视频片段中的视频目标。首先,采用梯度约束的SLIC算法对视频片段进行预处理,有效降低待处理的视频数据量;其次,以预处理生成的超像素为结点构建三维无向图,在此基础上定义能量函数,并结合外观特征与运动特征建立鲁棒的相似外观度量机制;最后,采用最大流/最小割算法最小化能量函数以得到三维无向图的最优划分,从而最终实现视频目标提取。实验结果表明,该方法在处理包含复杂场景的视频片段时能够获得理想的视频目标提取结果,且时间效率相比现有视频目标提取方法明显提高。