导读:本文包含了半自动视频对象分割论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:对象,视频,轮廓,网格,估值,自适应,模型。
半自动视频对象分割论文文献综述写法
黎松[1]（2005）在《基于Snake的半自动视频对象分割与跟踪》一文中研究指出伴随着视频编码相关学科及新兴学科的迅速发展,新一代数据压缩技术日益成熟,其编码思想由基于像素和像素块转变为基于内容,MPEG-4即采用了新一代视频编码技术,它在视频编码发展史上第一次把编码对象从图像帧拓展到具有实际意义的视频对象,从而实现了从基于像素的传统编码向基于对象和内容的现代编码转变。MPEG-4实现基于内容交互的首要任务就是把视频/图像分割成不同对象或者把运动对象从背景中分离出来,也即视频对象的分割与跟踪。然而由于视频对象分割是目前一个具有挑战性的难题,MPEG组织并没有制定如何将现有的数字视频序列分割成视频对象,而是将其作为标准的开放部分留待深入研究。 按照人工参与程度的不同,视频对象分割可分为自动分割和半自动分割。对视频对象自动分割来说,因为提取视频对象所需要的数学模型很难定义,这些技术通常不能获得理想的分割结果。因此在现阶段,半自动分割较自动分割更为可行。 本文主要研究半自动的视频对象分割与跟踪。在对一种近十年来被广泛研究和应用的图像分割技术——活动轮廓模型(也称为Snake)进行深入研究的基础上,本文构建了一个基于Snake的半自动视频对象分割与跟踪框架。 论文的主要工作有: 1.深入研究了一种新的Snake模型——VSnakes,对其轮廓能量的定义作了两项改进。其中一项使得轮廓控制点的分布更均匀,另一项增强了候选轮廓的平滑特性,使其不仅仅保持与当前轮廓的形状相似,而且轮廓曲线更加平滑,从而降低了最终收敛轮廓的形状失真度。 2.构造了一种基于路径连贯性和有限轮廓膨胀的轮廓预测方法,方法将轮廓预测分为全局预测和局部修正两个过程。首先基于路径连贯性得出视频对象在后续帧中位置的全局预测,然后使用有限轮廓膨胀对全局预测轮廓进行局部修正,局部修正后的轮廓即为视频对象在后续帧中的预测轮廓。该方法实现简单,不仅适用于刚体,而且对非刚体也有效,将其与增强收缩性的Snake分割相结合,实现了视频对象的精确分割与稳定跟踪。 3.深入研究和学习了目前在国外图像处理及计算机视觉领域中广泛应用的开放源代码的计算机视觉类库OpenCv,在国内缺少相关文献的情况下,通过与渥太华大学Robert Laganier博士的交流以及参与OpenCv雅虎讨论区的讨论,使用OpenCv完成了大量的图像处理编程工作,并将其与DirectShow技术结合开发了基于Snake的半自动视频对象分割与跟踪软件。(本文来源于《中国人民解放军信息工程大学》期刊2005-04-01）
陈韩锋,戚飞虎[2]（2002）在《结合多种语义信息的半自动视频对象分割》一文中研究指出本文提出了一种半自动视频对象分割方法.该方法结合了多种视频语义信息,来提高分割的效率和分割方法的通用性.在视频的初始帧中用半自动绘制的多边形初始化目标对象区域;然后在后续帧中自动跟踪对象区域,对于一般性对象采用基于后向块匹配的像素对应方法进行跟踪;针对平移运动的刚体对象和变化很缓慢的对象本文提出了专门的跟踪方法;最后利用一种基于同等组的模板修正方法来修正每一帧的分割模板.利用本文的方法获得了精确稳定的实验结果.(本文来源于《电子学报》期刊2002年S1期）
宋立锋,韦岗,王群生[3]（2002）在《一种半自动分割视频对象的方法》一文中研究指出提出一种半自动视频对象分割方法 ,通过对象跟踪分割视频序列的后继帧 .这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行对象轮廓定位 ,接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素 .为使轮廓定位更可靠 ,在块匹配的运动估值中使用了彩色信息 .而模板匹配则使分割结果精确化 ,避免误差传递 ,并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中一直保持相似性 ,就能够正确检测出对象 .实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2002年08期）
胡荣,陈健[4]（2001）在《用于半自动视频对象提取的自适应网格图像分割》一文中研究指出随着 MPEG- 4标准的发展和基于内容的视频处理研究 ,视频对象平面 (VOP)的有效产生成为一个关键问题。本文提出一种基于区域的自适应网格彩色图像分割方法 ,可用于获得半自动视频对象跟踪和提取所需的初始 VOP。该方法利用 CIE L * a* b*色彩空间的特征量 ,对视频序列的第一帧进行叁角形网格的分裂与合并。对 MPEG- 4标准测试序列的分割实验取得了较好的结果(本文来源于《数据采集与处理》期刊2001年04期）
半自动视频对象分割论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出了一种半自动视频对象分割方法.该方法结合了多种视频语义信息,来提高分割的效率和分割方法的通用性.在视频的初始帧中用半自动绘制的多边形初始化目标对象区域;然后在后续帧中自动跟踪对象区域,对于一般性对象采用基于后向块匹配的像素对应方法进行跟踪;针对平移运动的刚体对象和变化很缓慢的对象本文提出了专门的跟踪方法;最后利用一种基于同等组的模板修正方法来修正每一帧的分割模板.利用本文的方法获得了精确稳定的实验结果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
半自动视频对象分割论文参考文献
[1].黎松.基于Snake的半自动视频对象分割与跟踪[D].中国人民解放军信息工程大学.2005
[2].陈韩锋,戚飞虎.结合多种语义信息的半自动视频对象分割[J].电子学报.2002
[3].宋立锋,韦岗,王群生.一种半自动分割视频对象的方法[J].华南理工大学学报(自然科学版).2002
[4].胡荣,陈健.用于半自动视频对象提取的自适应网格图像分割[J].数据采集与处理.2001