運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)及其在視頻壓縮與處理中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書分為8章。前5章為基礎(chǔ)知識(shí)介紹、基于非壓縮域信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)時(shí)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)、去隔行處理應(yīng)用研究。第6章、第7章介紹基于壓縮域信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)，通過對(duì)壓縮域中的運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)的分析，給出了利用壓縮域信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)的方法。第8章介紹了一個(gè)嵌入式的視頻編碼器，并從硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、軟件優(yōu)化兩方面進(jìn)行了描述。    本書既可供大學(xué)本科及研究生圖像、信息處理等相關(guān)專業(yè)的師生閱讀，也可供從事相關(guān)專業(yè)的技術(shù)人員參考。

書籍目錄

1  緒論  1．1 數(shù)字視頻及其應(yīng)用  1．2 數(shù)字視頻中的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)  1．3 數(shù)字視頻中的去隔行處理    1．3．1 去隔行處理現(xiàn)狀    1．3．2 去隔行處理在視頻編解碼中的應(yīng)用  1．4 嵌入式視頻處理系統(tǒng)  1．5 總結(jié)與展望2  基于三階中心矩的背景點(diǎn)閾值的確定  2．1 現(xiàn)有的閾值計(jì)算方法  2．2 背景噪聲的分布特性分析  2．3 基于三階中心矩的背景區(qū)域確定    2．3．1 統(tǒng)計(jì)量的選擇    2．3．2 分塊檢測(cè)原理    2．3．3 塊大小和參數(shù)的確定    2．3．4 背景區(qū)域的確定  2．4 自適應(yīng)背景點(diǎn)閾值的確定  2．5 小結(jié)3  利用相鄰幀和背景信息的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)  3．1 背景減算法概述    3．1．1 典型的背景模型    3．1．2 背景更新方法  3．2 算法思想  3．3 運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)    3．3．1 生成當(dāng)前幀掩膜    3．3．2 背景幀的生成與維護(hù)    3．3．3 生成背景掩膜    3．3．4 抑制虛假運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)    3．3．5 形態(tài)學(xué)后處理  3．4 檢測(cè)結(jié)果及分析    3．4．1 背景維護(hù)效果    3．4．2 檢測(cè)結(jié)果實(shí)例  3．5 小結(jié)4  攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)情況下的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)  4．1 引言  4．2 圖像運(yùn)動(dòng)跟蹤    4．2．1 圖像跟蹤的定義    4．2．2 線性回歸或穩(wěn)健回歸    4．2．3 跟蹤算法優(yōu)化    4．2．4 運(yùn)動(dòng)參數(shù)模型    4．2．5 基于仿射模型的參數(shù)求解優(yōu)化  4．3 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)跟蹤    4．3．1 背景表示與索引    4．3．2 背景生成算法    4．3．3 背景跟蹤算法    4．3．4 圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)初始點(diǎn)估計(jì)  4．4 運(yùn)動(dòng)像素檢測(cè)與抑制虛假報(bào)警  4．5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析    4．5．1 MO算法速度與穩(wěn)健性實(shí)驗(yàn)    4．5．2 室內(nèi)與戶外應(yīng)用實(shí)驗(yàn)  4．6 小結(jié)5  基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的去隔行處理  5．1 隔行掃描存在的問題  5．2 基于場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)    5．2．1 基于時(shí)空相關(guān)性的場(chǎng)圖像選擇    5．2．2 運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)檢測(cè)  5．3 像素點(diǎn)的插值    5．3．1現(xiàn)有插值方法    5．3．2  基于邊緣方向的像素點(diǎn)插值  5．4 算法流程與描述  5．5 去隔行處理效果分析    5．5．1 客觀質(zhì)量比較    5．5．2 主觀質(zhì)量比較  5．6 小結(jié)6  壓縮過程中的運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)  6．1 現(xiàn)有的編碼標(biāo)準(zhǔn)  6．2 視頻編碼中的關(guān)鍵技術(shù)  6．3 塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)的原理  6．4 塊匹配準(zhǔn)則    6．4．1 最小殘差匹配    6．4．2 拉格朗日乘子法  6．5 視頻壓縮中運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法評(píng)價(jià)指標(biāo)  6．6 改進(jìn)匹配效果的策略    6．6．1 多尺寸塊    6．6．2 多參考幀  6．7 整像素與亞像素運(yùn)動(dòng)估計(jì)  6．8 小結(jié)7  基于壓縮域信息的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)  7．1 基于運(yùn)動(dòng)矢量的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)策略  7．2 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)分析    7．2．1 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)分類    7．2．2 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)分析  7．3 快速運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)    7．3．1 提取背景運(yùn)動(dòng)矢量    7．3．2 確定前景運(yùn)動(dòng)  7．4 檢測(cè)結(jié)果及分析  7．5 小結(jié)8  具有去隔行處理的嵌入式視頻編碼器  8．1 場(chǎng)視頻序列的編碼方法  8．2 幀與場(chǎng)編碼方法性能比較    8．2．1 運(yùn)動(dòng)估計(jì)    8．2．2 預(yù)測(cè)幀／場(chǎng)的選擇    8．2．3 亞像素級(jí)運(yùn)動(dòng)估計(jì)    8．2．4 位率控制  8．3 基于運(yùn)動(dòng)矢量的去隔行處理    8．3．1 全局運(yùn)動(dòng)矢量的求取    8．3．2 利用全局運(yùn)動(dòng)矢量的插值處理  8．4 具有去隔行處理功能的嵌入式編碼器  8．5 編碼器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    8．5．1 嵌入式編碼器的硬件結(jié)構(gòu)    8．5．2  去隔行處理的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)  8．6編碼器性能測(cè)試    8．6．1  客觀質(zhì)量    8．6．2  主觀質(zhì)量  8．7小結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)對(duì)提高系統(tǒng)的智能化程度有重要的意義，是各種后續(xù)高級(jí)處理的基礎(chǔ)，檢測(cè)結(jié)果直接影響運(yùn)動(dòng)對(duì)象識(shí)別和跟蹤的精度。國內(nèi)外學(xué)者提出了很多運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法，有些則是與壓縮處理過程相結(jié)合，本書中稱之為壓縮域運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；有些運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法是對(duì)輸入的視頻直接進(jìn)行檢測(cè)，在本書中稱為非壓縮域運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。非壓縮域運(yùn)動(dòng)檢測(cè)主要可分為三類：基于像素強(qiáng)度變化的方法、基于運(yùn)動(dòng)變化的方法和基于特征的方法。（1）基于像素強(qiáng)度變化的方法。該類方法中比較有代表性的包括：背景減法、時(shí)間差分法和運(yùn)動(dòng)能量法。其中背景減法的思想是，逐個(gè)比較當(dāng)前幀中每一像素的強(qiáng)度與其背景模型中的允許取值，將不符合模型允許值的像素判斷為運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)?？紤]速度和穩(wěn)健性兩個(gè)方面，背景減法是最常用的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法，背景減法的有效性取決于背景模型能否有效地表示背景的變化。時(shí)間差分法的思想是在一個(gè)較短的時(shí)間范圍內(nèi)檢查相鄰幀之間像素強(qiáng)度的變化，非零像素被認(rèn)為是運(yùn)動(dòng)對(duì)象造成的。時(shí)間差分法適合于動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，盡管時(shí)間差分法的思想類似于背景減法，但由于該方法沒有建立背景模型和進(jìn)行背景學(xué)習(xí)，算法的檢測(cè)效果沒法保證。運(yùn)動(dòng)能量法把連續(xù)圖像幀看作由二維空間加上時(shí)間維構(gòu)成的三維空間，使用時(shí)空梯度算子計(jì)算每一像素點(diǎn)在各個(gè)時(shí)空梯度方向上的分量，經(jīng)過高斯平滑得到運(yùn)動(dòng)能量。運(yùn)動(dòng)對(duì)象所經(jīng)過位置的像素基本都沿某個(gè)一致的方向運(yùn)動(dòng)，這一方向的運(yùn)動(dòng)能量值較大，而雜亂運(yùn)動(dòng)像素（如樹葉等）各個(gè)方向的運(yùn)動(dòng)能量基本均衡，計(jì)算能量梯度后，這些像素點(diǎn)處的能量梯度值基本為零，這樣真正的運(yùn)動(dòng)對(duì)象就被檢測(cè)出來。運(yùn)動(dòng)能量法能消除背景中的振動(dòng)像素，使按某一方向運(yùn)動(dòng)的對(duì)象更加突出地顯現(xiàn)出來，只能估計(jì)出運(yùn)動(dòng)對(duì)象的大概位置，不能夠精確地提取出對(duì)象。

編輯推薦

《運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)及其在視頻壓縮與處理中的應(yīng)用》由冶金工業(yè)出版社出版。

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