简介 视频分割在很多领域中有非常重要的作用,在视频编码中,基于内容和利用人眼视觉特性的第2代编码技术已经提出,提取视频对象可以很大地提高压缩效率, 并为存储和传输提供了便利,在MPEG-4标准和正在制定的MPEG-4标准中提出了基于对象的检索和浏览技术. 在互联网领域的WEB技术中,我们需要提取视频对象,以对静止或动态场景进行查询和交互, 另外视频分割在模式识别、计算机视觉、视频检索等领域也得到了广泛的应用。 分类 分类简介 视频分割技术是在静态图像分割的技术基础上发展起来的。视频分割按用途来看大致可分为用于编码目的和基于内容可操纵两大类。 按编码目的分类 用于编码目的的视频分割一般基于视频图像低层次级 (像素级) 的特征, 用于内容可操纵的视频分割则要依靠视频图像高层次级 (对象级) 的特征 而按照人工参与的程度, 则通常将视频分割分为自动分割和半自动分割技术. 基于内容操控分类 图像的分割算法通常利用图像的颜色、灰度、边缘、纹理等空间信息进行分割。图像分割一般是面向特定应用的,其可分为单层次方法和多层次方法。单层次方法通常为基于边缘的方法等。而多层次的方法则得到更好的应用,如分裂合并、形态学方法、小波等方法。由于图像分割方法没有利用视频序列时域特征和其他的信息,故在视频上单独使用图像分割方法不能得到令人满意的分割结果。而通过考虑视频序列的时间相关性,可以提高分割算法的有效性。因此视频分割通常同时利用视频图像在空间和时间轴上的信息进行分割。静止图像的分割算法并不能直接应用于高效的视频分割,但是视频分割算法可以借鉴图像分割算法。想分哪