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语义对象分割的若干方法研究
语义对象分割的应用领域相当宽泛,包括视频编码、视频监控、图象和视频编辑、图象和视频检索、人机交互、图象理解以及对象识别等,这些应用系统性能的优劣在很大程度上取决于语义对象分割结果的好坏,因此语义对象分割具有非常重要的研究意义和应用价值。在经典的视频对象分割研究基础上,近几年来对于图象和视频中对象分割的研究已逐步聚焦在对显著对象的自动分割和基于视觉关注度的感兴趣语义对象的提取,并取得了不少成果,但仍有值得改善之处。
本文的研究主要属于这一领域,对其中的方法或算法作了改进。此外,对运动对象可能存在的运动阴影也作了较深入的研究,取得了较好的结果。
本文的主要工作包括:第一,为了准确地从彩色图象中提取出视觉上显著的对象,提出了一种基于区域显著性比值的显著对象自动提取方法。首先用核密度估计方法把输入图象分割成不同的区域,并通过高斯图象金字塔计算输入图象的多分辨率对比度特征,生成一个具有尺度不变性的显著性图;然后计算每个区域组合与其补集的区域显著性及其比值;最后通过找出这个比值的最大值从而提取出显著对象。
该方法能够有效地从彩色图象中提取出符合人类视觉关注的多个显著对象 ...

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关键词：方法研究 核密度估计 视频监控 应用领域 存在的