功能描述:
1、Graph-Cut based Object Segmentation
1,靜態(tài)圖片的目標(biāo)提取,要用最好的算法或者要有一點(diǎn)改進(jìn)
這個(gè)部分,我們使用的算法的參考文獻(xiàn)和對(duì)應(yīng)的程序見(jiàn)如下的文件夾:
這個(gè)通過(guò)對(duì)靜態(tài)圖片的目標(biāo)提取仿真后,應(yīng)用到視頻的目標(biāo)提取,因?yàn)樵趯?shí)際中,視頻是由多個(gè)幀圖像構(gòu)造的,本質(zhì)上也是圖像。
這里使用的算法,本質(zhì)上就是對(duì)當(dāng)前幀的圖像進(jìn)行分割提取處理。
這里,圖像目標(biāo)分割,我們主要采用的是一種基于改進(jìn)的物體輪廓提取算法。
這里,我們使用的算法是一種改進(jìn)的基于活動(dòng)輪廓的目標(biāo)提取算法。這里,我們主要使用一種基于概率密度函數(shù)來(lái)計(jì)算目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域不同來(lái)進(jìn)行分割的。
通過(guò)目標(biāo)提取,可以有效的獲得圖片中的目標(biāo),但是從提取的結(jié)果可知,其邊緣有一些毛刺干擾,因此,我們?cè)谶M(jìn)行做跟蹤的時(shí)候,需要進(jìn)行實(shí)時(shí)的光滑處理。
下面看第二部分的仿真。
優(yōu)缺點(diǎn)說(shuō)明:
優(yōu)點(diǎn):能夠?qū)Ρ容^細(xì)小的部分分割出輪廓,基本能夠涵蓋整個(gè)目標(biāo);
缺點(diǎn):提取的部分有一定的毛刺,目標(biāo)背景不能太復(fù)雜。
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2、Tracking-based Video Cut-out
2,使用目標(biāo)跟蹤來(lái)提取視頻中的目標(biāo),不必用光流法,用最好或最新的算法或者有改進(jìn)
這里,我們所需要的跟蹤算法和一般的跟蹤算法不同,因?yàn)橐话愕暮芏辔墨I(xiàn)的跟蹤算法都是產(chǎn)生一個(gè)大致的區(qū)域(多為矩形方框區(qū)域)來(lái)進(jìn)行跟蹤的,由于本課題需要最后替換背景,因此,必須完整的得到整個(gè)目標(biāo)的輪廓進(jìn)行跟蹤。這里,首先對(duì)一個(gè)已經(jīng)錄制好的視頻進(jìn)行仿真處理,得到的結(jié)果如下所示:
算法會(huì)對(duì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的輪廓跟蹤,為背景的替換奠定了基礎(chǔ)。
仿真效果如上所示。更換好背景的跟蹤效果。
優(yōu)點(diǎn):可以實(shí)現(xiàn)背景替換和目標(biāo)的跟蹤;
缺點(diǎn):由于進(jìn)行輪廓的跟蹤,比較復(fù)雜,算法仿真較慢,如果要做實(shí)時(shí)的情況,需要進(jìn)一步簡(jiǎn)化算法,簡(jiǎn)化場(chǎng)景。另外就是對(duì)于背景太復(fù)雜的情況,就沒(méi)法跟蹤(多數(shù)跟蹤算法都有這個(gè)問(wèn)題,但影響不大,只是在輪廓跟蹤的時(shí)候影響就比較大)
3、光滑處理Video Matting
3,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行光滑處理的時(shí)候,能夠通過(guò)調(diào)整閥值,來(lái)區(qū)分毛發(fā)和背景
主要在上面兩個(gè)步驟的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步優(yōu)化分割效果,從而使得分割后的結(jié)果根據(jù)完美。因?yàn)樵趯?shí)際輪廓提取的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)邊緣曲線不光滑,而且對(duì)于一些比較“狹長(zhǎng)”的目標(biāo),提取的輪廓往往會(huì)出現(xiàn)覆蓋的問(wèn)題,針對(duì)這些問(wèn)題,我們將初始提取的輪廓進(jìn)行進(jìn)一步的光滑處理。
從上面的仿真結(jié)果可知,如果沒(méi)有加入光滑處理,其輪廓曲線比較粗糙,不是很光滑,而且部分邊界存在殘缺,沒(méi)有完全“圍住”目標(biāo)的輪廓,此外,目標(biāo)中間的有部分區(qū)域被誤認(rèn)為是背景區(qū)域而被錯(cuò)誤的去除,所以,我們需要增加光滑處理算法使得得到的輪廓更加平滑。
這里,我們采取的算法策略為根據(jù)文獻(xiàn)中講到的算法,進(jìn)行邊緣的光滑處理。通過(guò)仿真,得到的提取效果
關(guān)于最后實(shí)時(shí)跟蹤這個(gè)部分,由于你強(qiáng)調(diào)了實(shí)時(shí)的跟蹤,
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