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視頻對象分割的原理與應用 版權信息
- ISBN：9787030241856
- 條形碼：9787030241856 ; 978-7-03-024185-6
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
視頻對象分割的原理與應用 內容簡介
本書主要論述視頻對象分割提取的原理，像素域和壓縮域視頻對象分割的各種方法，以及視頻對象分割提取在多個領域中的典型應用。主要內容包括：時域、空域和時空融合分割的基本原理及視頻對象分割性能的客觀評價準則；以分割準確度為應用目標的像素域視頻對象的分割提取，重點論述出現多個視頻對象、發生相互遮擋時的分割方法和基于智能剪的交互式視頻對象分割及其自動跟蹤方法；以實時性為應用目標的像素域和壓縮域視頻對象的分割提取，前者主要討論基于細胞神經網絡(cnn)開發工具的實時分割方法，后者闡述基于h．264和mpeg壓縮域與視覺關注度的對象分割方法；以及視頻對象分割提取在各個方面的典型應用等。
本書可作為通信、信息、計算機、傳媒類等研究機構和企事業的研究人員從事研究和應用的參考書，也可作為上述專業的高年級本科生、碩士生、博士生和教師用于教學與科研的參考書。
視頻對象分割的原理與應用 目錄
前言
第1章 視頻對象分割提取概述
1.1 視頻對象分割提取的基本概念
1.1.1 視頻對象的定義
1.1.2 視頻分割與圖像分割的關系
1.2 視頻對象分割方法的分類與應用概況
1.2.1 分割方法的分類
1.2.2 應用概況
1.3 本書的結構
參考文獻
第2章 像素域視頻對象分割基礎
2.1 圖像的預處理和后處理技術
2.1.1 圖像的濾波處理
2.1.2 梯度算子
2.1.3 數學形態學預／后處理
2.2 基于空間域的分割
2.2.1 基于區域的分割
2.2.2 基于像素聚類的分割
2.2.3 基于分水嶺變換的分割
2.3 基于時間域的分割
2.3.1 光流場法
2.3.2 幀差法
2.3.3 矢量場估計法
2.4 基于時空融合的對象分割
2.4.1 基于時空聚類的分割方法
2.4.2 基于光流的運動對象分割方法
2.4.3 基于對象跟蹤的分割方法
2.5 視頻對象分割的性能評價
2.5.1 空間準確度評價
2.5.2 時間一致性評價
參考文獻
第3章 以分割準確度為目標的像素域視頻對象分割方法
3.1 基于背景記錄和重建的vo自動分割
3.1.1 基于背景記錄和變化檢測的v0分割
3.1.2 基于背景重建的v0提取
3.2 時空融合vo分割的典型方法
3.2.1 融入時域信息的分水嶺v0分割的方案組成
3.2.2 時間分割
3.2.3 空間分割
3.2.4 時／空融合分割
3.2.5 實驗結果
3.3 存在多個視頻對象時的分割方法
3.3.1 基于貝葉斯估計的多視頻對象分割
3.3.2 時空曲線演化的多個v0的分割
3.4用戶輔助的交互式視頻對象分割
3.4.1 智能剪及其改進方法的視頻對象分割與跟蹤
3.4.2 基于種子區域合并的交互式視頻對象分割
參考文獻
第4章 以實時應用為目標的像素域視頻對象分割方法
4.1 細胞神經網絡基礎
4.1.1 細胞神經網絡模型及其特點和結構
4.1.2 細胞神經網絡的開發工具
4.1.3 cnn模板的設計方法簡介
4.1.4 cnn在圖像和視頻處理方面的研究現狀
4.2 適合頭肩序列的基于cnn模板的vo分割
4.2.1 頭肩序列的特點
4.2.2 視頻對象分割算法
4.2.3 分割算法的cnn實現及實驗結果
4.3 人臉提取算法cnn實現
4.3.1 算法概述
4.3.2 模板結構
4.3.3 實驗結果
4.4 基于光流和改進分水嶺分割算法的cnn實現
4.4.1 以cnn實現算法的方案
4.4.2 cnn模板設計
4.4.3 實驗結果
參考文獻
第5章 壓縮域視頻對象分割
5.1 基于壓縮域視頻對象分割的基本思路
5.2 基于h.264壓縮域的視頻對象分割方法
5.2.1 運動矢量場歸一化和累積
5.2.2 全局運動補償
5.2.3 累積運動矢量場分割
5.2.4 基于匹配矩陣的時空分割
5.2.5 實驗結果
5.3 基于mpeg壓縮域的視頻對象分割方法
5.3.1 提取dc+2ac圖的輪廓特征
5.3.2 基于運動場的分割
5.3.3 時空信息的融合
5.3.4 對象邊緣的精細化
5.3.5 實驗結果
5.4 mpeg壓縮域視覺關注度對象分割
5.4.1 場景紋理分析
5.4.2 i幀運動矢量場處理
5.4.3 基于dct系數和運動矢量的統計區域生長
5.4.4 關注度對象提取
5.4.5 實驗結果
參考文獻
第6章 視頻對象分割技術的應用
6.1 基于視頻對象的查詢與檢索系統
6.1.1 視頻場景的分割
6.1.2 聚類與關鍵幀的提取
6.1.3 視頻檢索數據庫的建立
6.1.4 基于音頻的瀏覽系統
6.2 視頻對象分割在智能監控系統中的應用
6.2.1 智能監控系統的組成
6.2.2 運動對象檢測
6.2.3 基于場景內容的查詢
6.3 可視化通信中的人臉對象分割技術
6.3.1 基于二叉劃分樹的人臉分割方法
6.3.2 人臉分割算法步驟
6.4 視頻對象分割在影視資料修復中的應用
6.4.1 斑點損傷的修復算法
6.4.2 基于時空結合的斑點損傷修復模型
6.4.3 斑點修復的實驗結果
6.5 壓縮視頻中運動交通車輛的檢測
6.5.1 視頻對象平面檢測和檢索算法
6.5.2 車輛檢測系統的實驗結果
參考文獻
第1章 視頻對象分割提取概述
1.1 視頻對象分割提取的基本概念
1.1.1 視頻對象的定義
1.1.2 視頻分割與圖像分割的關系
1.2 視頻對象分割方法的分類與應用概況
1.2.1 分割方法的分類
1.2.2 應用概況
1.3 本書的結構
參考文獻
第2章 像素域視頻對象分割基礎
2.1 圖像的預處理和后處理技術
2.1.1 圖像的濾波處理
2.1.2 梯度算子
2.1.3 數學形態學預／后處理
2.2 基于空間域的分割
2.2.1 基于區域的分割
2.2.2 基于像素聚類的分割
2.2.3 基于分水嶺變換的分割
2.3 基于時間域的分割
2.3.1 光流場法
2.3.2 幀差法
2.3.3 矢量場估計法
2.4 基于時空融合的對象分割
2.4.1 基于時空聚類的分割方法
2.4.2 基于光流的運動對象分割方法
2.4.3 基于對象跟蹤的分割方法
2.5 視頻對象分割的性能評價
2.5.1 空間準確度評價
2.5.2 時間一致性評價
參考文獻
第3章 以分割準確度為目標的像素域視頻對象分割方法
3.1 基于背景記錄和重建的vo自動分割
3.1.1 基于背景記錄和變化檢測的v0分割
3.1.2 基于背景重建的v0提取
3.2 時空融合vo分割的典型方法
3.2.1 融入時域信息的分水嶺v0分割的方案組成
3.2.2 時間分割
3.2.3 空間分割
3.2.4 時／空融合分割
3.2.5 實驗結果
3.3 存在多個視頻對象時的分割方法
3.3.1 基于貝葉斯估計的多視頻對象分割
3.3.2 時空曲線演化的多個v0的分割
3.4用戶輔助的交互式視頻對象分割
3.4.1 智能剪及其改進方法的視頻對象分割與跟蹤
3.4.2 基于種子區域合并的交互式視頻對象分割
參考文獻
第4章 以實時應用為目標的像素域視頻對象分割方法
4.1 細胞神經網絡基礎
4.1.1 細胞神經網絡模型及其特點和結構
4.1.2 細胞神經網絡的開發工具
4.1.3 cnn模板的設計方法簡介
4.1.4 cnn在圖像和視頻處理方面的研究現狀
4.2 適合頭肩序列的基于cnn模板的vo分割
4.2.1 頭肩序列的特點
4.2.2 視頻對象分割算法
4.2.3 分割算法的cnn實現及實驗結果
4.3 人臉提取算法cnn實現
4.3.1 算法概述
4.3.2 模板結構
4.3.3 實驗結果
4.4 基于光流和改進分水嶺分割算法的cnn實現
4.4.1 以cnn實現算法的方案
4.4.2 cnn模板設計
4.4.3 實驗結果
參考文獻
第5章 壓縮域視頻對象分割
5.1 基于壓縮域視頻對象分割的基本思路
5.2 基于h.264壓縮域的視頻對象分割方法
5.2.1 運動矢量場歸一化和累積
5.2.2 全局運動補償
5.2.3 累積運動矢量場分割
5.2.4 基于匹配矩陣的時空分割
5.2.5 實驗結果
5.3 基于mpeg壓縮域的視頻對象分割方法
5.3.1 提取dc+2ac圖的輪廓特征
5.3.2 基于運動場的分割
5.3.3 時空信息的融合
5.3.4 對象邊緣的精細化
5.3.5 實驗結果
5.4 mpeg壓縮域視覺關注度對象分割
5.4.1 場景紋理分析
5.4.2 i幀運動矢量場處理
5.4.3 基于dct系數和運動矢量的統計區域生長
5.4.4 關注度對象提取
5.4.5 實驗結果
參考文獻
第6章 視頻對象分割技術的應用
6.1 基于視頻對象的查詢與檢索系統
6.1.1 視頻場景的分割
6.1.2 聚類與關鍵幀的提取
6.1.3 視頻檢索數據庫的建立
6.1.4 基于音頻的瀏覽系統
6.2 視頻對象分割在智能監控系統中的應用
6.2.1 智能監控系統的組成
6.2.2 運動對象檢測
6.2.3 基于場景內容的查詢
6.3 可視化通信中的人臉對象分割技術
6.3.1 基于二叉劃分樹的人臉分割方法
6.3.2 人臉分割算法步驟
6.4 視頻對象分割在影視資料修復中的應用
6.4.1 斑點損傷的修復算法
6.4.2 基于時空結合的斑點損傷修復模型
6.4.3 斑點修復的實驗結果
6.5 壓縮視頻中運動交通車輛的檢測
6.5.1 視頻對象平面檢測和檢索算法
6.5.2 車輛檢測系統的實驗結果
參考文獻
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