視頻動(dòng)態(tài)紋理特征提取與分割技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息化時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的數(shù)字媒介和數(shù)字終端被用作記錄與收發(fā)信息，數(shù)字圖像是其中一種重要的記錄方式。而視頻又是多幀圖像構(gòu)成，所以這就給研究視頻的動(dòng)態(tài)特征賦予了極大的挑戰(zhàn)性，動(dòng)態(tài)紋理作為一類(lèi)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)，吸引了許多學(xué)者的注意。對(duì)動(dòng)態(tài)紋理表達(dá)、識(shí)別、分割和拓展的應(yīng)用研究，有利于我們對(duì)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)在視頻監(jiān)控、視頻檢索、運(yùn)動(dòng)識(shí)別等領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。
　　本文首先對(duì)紋理的定義及相關(guān)研究意義進(jìn)行了介紹，然后描述了常見(jiàn)的動(dòng)態(tài)紋理模

2、型，分析了每種模型在動(dòng)態(tài)紋理研究領(lǐng)域的處理方法，以及實(shí)用意義，例如，動(dòng)態(tài)紋理的檢測(cè)技術(shù)、分類(lèi)技術(shù)、分割技術(shù)。本文接著介紹了常見(jiàn)的紋理特征，并對(duì)灰度共生矩陣常用的四個(gè)特征（能量，對(duì)比度，相關(guān)性，熵）進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析了紋理圖片對(duì)應(yīng)每個(gè)特征的紋理特性。詳細(xì)介紹了另外一種常用紋理特征(LBP特征)的核心思想，同時(shí)，本文著重介紹了描述視頻動(dòng)態(tài)紋理的動(dòng)態(tài)特征，引入了用于描述視頻動(dòng)態(tài)特性強(qiáng)度的本質(zhì)屬性特征，能夠把具有相似場(chǎng)景的視頻進(jìn)行分類(lèi)處理，并

3、在分類(lèi)好的視頻集里，按照視頻的動(dòng)態(tài)特性強(qiáng)弱來(lái)對(duì)視頻進(jìn)行排序整理?；贚BP動(dòng)態(tài)紋理特征的改進(jìn)算法還有傳統(tǒng)的VLBP，LBP-TOP等特征，本文在EOH特征和BGC3特征基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，拓展到視頻的時(shí)空域中，得到了EOH-TOP特征和BGC3-TOP特征，成功應(yīng)用于動(dòng)態(tài)紋理視頻的分類(lèi)處理。在實(shí)驗(yàn)中，由于VLBP特征的維數(shù)較大，本文只對(duì)比了LBP-TOP特征，EOH-TOP特征和BGC3-TOP特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的EOH-TOP特

4、征和BGC3-TOP特征的算法在識(shí)別率上都有所提高。
　　本文還介紹了目前幾種用在視頻動(dòng)態(tài)紋理分割領(lǐng)域的分割算法，對(duì)這些目前幾乎是最新的算法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，并且進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)。然后，本文在傳統(tǒng)光流法的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)新的概念——光流殘余映射。成功將其應(yīng)用于對(duì)含有動(dòng)態(tài)紋理場(chǎng)景中的前景目標(biāo)分割，提出了一種復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻前景目標(biāo)分割算法。為了對(duì)比本文算法的分割效果，對(duì)幾種常見(jiàn)分割算法進(jìn)行了主觀和客觀評(píng)價(jià)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法更