基于运动特征的H.264压缩域实时视频对象分割方法

摘要

本发明涉及一种基于运动特征的H.264压缩域实时视频对象分割方法。本方法是：在对运动矢量场进行空域归一化后，再对归一化的运动矢量场进行加权中值滤波，然后基于运动矢量场的幅度、散度和旋度三个运动特征，采用改进的统计区域生长方法按照运动特征相似性将其分割成多个对象。经MPEG－4测试序列的实验结果表明，在一台CPU为双核2.0GHz，内存为900M的计算机上处理CIF格式的视频序列，平均每帧的处理时间为15ms，足以满足大多数实时应用30fps的要求，而且具有良好的分割质量。鉴于本发明提出的方法仅使用了运动矢量场信息，因此它也可适用于光流场的运动对象分割。

主权项

1.一种基于运动特征的H.264压缩域实时视频对象分割方法，其特征在于先对运动矢量场归一化，再对归一化的运动矢量场进行加权中值滤波，基于运动矢量场的幅度、散度和旋度三个运动特征，采用改进的统计区域生长方法按照运动特征相似性将其分割成多个对象；其步骤如下：a.运动矢量场归一化：从H.264视频中提取出运动矢量场并进行空域上的归一化；b.加权中值滤波：将滤波窗口内的所有运动矢量乘以加权系数，再对这些运动矢量进行中值滤波；c.基于运动矢量场幅度、散度和旋度的对象分割：基于幅度、散度和旋度三个运动特征，采用改进的统计区域生长方法将滤波后的运动矢量场分割成多个具有相似运动特征的对象。