西安电子科技大学 电子工程学院,西安 710071
基于人类视觉系统对运动目标比较敏感的特性,提出了一种新的幅型比变换方法.综合时空信息提取视频序列中的运动目标,利用图像修复技术对被提取运动目标后的视频图像进行背景修补.采用插值算法以不同的方式分别缩放运动目标和修复后的背景,并将变换后的运动目标与背景相叠加合成相应幅型比的视频图像.实验结果表明：此方法避免了已有幅型比变换方法的缺陷,保证了变换后运动目标的无失真性,与人类的视觉感知有较好的一致性.
视频格式转换 幅型比变换 运动目标提取 图像修复 感兴趣区域 Video format conversion Aspect ratio conversion Moving objects extraction Image inpainting Region of interest
视频运动目标跟踪逐渐成为研究热点并应用到**民用等领域,为了能够从真实场景中快速准确地提取视频跟踪单运动目标或多运动目标,提出了一种新的运动目标自动提取方法。首先通过自适应阈值获得滤波后的相邻帧差值图像。其次,为了消除差值图像中噪声的影响,标记此二值图像的连通像素来检测出运动目标所在的区域,并与边缘检测出的空间信息结果比较得到运动目标模型。最后,将图像分成若干区域,在每个分区域内依次连接每个运动目标模型的最外围轮廓点,由此构成目标闭合轮廓。利用得到的连续边界,对运动目标进行提取。实验结果表明,该算法能够有效地自动提取速度不同的单运动目标,同时能够提取多运动目标。
图像处理 运动目标提取 闭合轮廓 连通区域
