视频对象分割提取的原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张兆杨 等 著

图书标签:

• 视频分割
• 对象分割
• 计算机视觉
• 深度学习
• 图像处理
• 视频分析
• 人工智能
• OpenCV
• PyTorch
• TensorFlow

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030241856

版次：1

商品编码：10123045

包装：平装

丛书名： 新型显示技术及应用集成系列丛书

开本：16开

出版时间：2009-03-01

用纸：胶版纸

页数：214

字数：270000

内容简介

　　视频对象(VideoObject，VO)分割提取是视频信号处理领域研究的前沿问题之一，在基于对象的视频编码、智能视频监控系统、人脸检测、目标识别、视频数据库检索和视频摘要等领域有着广泛的应用。本书以视频对象分割技术原理及应用为主线，在介绍它所涉及的图像、视频信号处理基础知识的基础上，将其划分为像素域视频对象分割和压缩域视频对象分割方法。对于像素域视频对象分割，根据目标应用不同将其分为以分割准确度为目标的像素域视频对象分割方法和以实时应用为目标的像素域视频对象分割方法两类。对于压缩域视频对象分割，围绕其关键技术--运动矢量的致密化和准确化，DCT系数的充分化进行阐述，并将其从传统的MPEG-1/2压缩域拓展到最新的视频编码标准H.264/AVC。本书对上述不同类型的分割方法，结合国际上的最新进展和作者多年来的研究成果进行了精辟的分析，由浅入深地给出了研究思路和解决方案及其实现的详细步骤，并通过实验给予验证和性能评价。在此基础上，示出了典型的应用案例。

目录

前言
第1章 视频对象分割提取概述
1.1 视频对象分割提取的基本概念
1.1.1 视频对象的定义
1.1.2 视频分割与图像分割的关系
1.2 视频对象分割方法的分类与应用概况
1.2.1 分割方法的分类
1.2.2 应用概况
1.3 本书的结构
参考文献
第2章 像素域视频对象分割基础
2.1 图像的预处理和后处理技术
2.1.1 图像的滤波处理
2.1.2 梯度算子
2.1.3 数学形态学预／后处理
2.2 基于空间域的分割
2.2.1 基于区域的分割
2.2.2 基于像素聚类的分割
2.2.3 基于分水岭变换的分割
2.3 基于时间域的分割
2.3.1 光流场法
2.3.2 帧差法
2.3.3 矢量场估计法
2.4 基于时空融合的对象分割
2.4.1 基于时空聚类的分割方法
2.4.2 基于光流的运动对象分割方法
2.4.3 基于对象跟踪的分割方法
2.5 视频对象分割的性能评价
2.5.1 空间准确度评价
2.5.2 时间一致性评价
参考文献
第3章 以分割准确度为目标的像素域视频对象分割方法
3.1 基于背景记录和重建的VO自动分割
3.1.1 基于背景记录和变化检测的V0分割
3.1.2 基于背景重建的V0提取
3.2 时空融合VO分割的典型方法
3.2.1 融入时域信息的分水岭V0分割的方案组成
3.2.2 时间分割
3.2.3 空间分割
3.2.4 时／空融合分割
3.2.5 实验结果
3.3 存在多个视频对象时的分割方法
3.3.1 基于贝叶斯估计的多视频对象分割
3.3.2 时空曲线演化的多个V0的分割
3.4用户辅助的交互式视频对象分割
3.4.1 智能剪及其改进方法的视频对象分割与跟踪
3.4.2 基于种子区域合并的交互式视频对象分割
参考文献
第4章 以实时应用为目标的像素域视频对象分割方法
4.1 细胞神经网络基础
4.1.1 细胞神经网络模型及其特点和结构
4.1.2 细胞神经网络的开发工具
4.1.3 CNN模板的设计方法简介
4.1.4 CNN在图像和视频处理方面的研究现状
4.2 适合头肩序列的基于CNN模板的VO分割
4.2.1 头肩序列的特点
4.2.2 视频对象分割算法
4.2.3 分割算法的CNN实现及实验结果
4.3 人脸提取算法CNN实现
4.3.1 算法概述
4.3.2 模板结构
4.3.3 实验结果
4.4 基于光流和改进分水岭分割算法的cNN实现
4.4.1 以CNN实现算法的方案
4.4.2 CNN模板设计
4.4.3 实验结果
参考文献
第5章 压缩域视频对象分割
5.1 基于压缩域视频对象分割的基本思路
5.2 基于H.264压缩域的视频对象分割方法
5.2.1 运动矢量场归一化和累积
5.2.2 全局运动补偿
5.2.3 累积运动矢量场分割
5.2.4 基于匹配矩阵的时空分割
5.2.5 实验结果
5.3 基于MPEG压缩域的视频对象分割方法
5.3.1 提取DC+2AC图的轮廓特征
5.3.2 基于运动场的分割
5.3.3 时空信息的融合
5.3.4 对象边缘的精细化
5.3.5 实验结果
5.4 MPEG压缩域视觉关注度对象分割
5.4.1 场景纹理分析
5.4.2 I帧运动矢量场处理
5.4.3 基于DCT系数和运动矢量的统计区域生长
5.4.4 关注度对象提取
5.4.5 实验结果
参考文献
第6章 视频对象分割技术的应用
6.1 基于视频对象的查询与检索系统
6.1.1 视频场景的分割
6.1.2 聚类与关键帧的提取
6.1.3 视频检索数据库的建立
6.1.4 基于音频的浏览系统
6.2 视频对象分割在智能监控系统中的应用
6.2.1 智能监控系统的组成
6.2.2 运动对象检测
6.2.3 基于场景内容的查询
6.3 可视化通信中的人脸对象分割技术
6.3.1 基于二叉划分树的人脸分割方法
6.3.2 人脸分割算法步骤
6.4 视频对象分割在影视资料修复中的应用
6.4.1 斑点损伤的修复算法
6.4.2 基于时空结合的斑点损伤修复模型
6.4.3 斑点修复的实验结果
6.5 压缩视频中运动交通车辆的检测
6.5.1 视频对象平面检测和检索算法
6.5.2 车辆检测系统的实验结果
参考文献

精彩书摘

　　第1章 视频对象分割提取概述
　　进入21世纪以来，随着社会信息化的发展，人们对多媒体信息的需求不断增长，其中视觉信息是极其重要的部分。视觉信息中视频是指一个被观察系统（如摄像机）所记录的运动图像序列，是人类直接从外界获得的重要动态信息，但由于其数据量十分巨大，为便于传输和存储，需要进行高效的压缩编码。
　　现有的视频压缩标准，可分为两类。第一类压缩标准以JPEG、MPEG1／2、H.261／3／4等为代表，其主要特点是将像素和像素块作为基本的编码单元，这类编码标准已在如数字电视、视频通信和VCD／DVD等方面应用成功。以基于对象（内容）编码为特点的第二类压缩标准MPEG-4除能提供高效的压缩编码效率外，还能提供基于对象的交互功能，使用户能够访问（搜索、浏览）和操作（剪贴、移动）场景中的各个对象，可更广泛地延拓应用范围，因此也被称为第二代编码标准。
　　基于对象的编码和交互功能首先需要将场景或视频序列中的各类对象（如运动的汽车、人等前景对象和静止的房屋、树木等背景对象）分割提取出来，但MPEG-4并没有规定从视频序列中分割出此类具有语义意义的视频对象（videoobject，VO）的方法，而是对用户开放，其目的是便于用户针对具体应用来设计特定的视频对象分割算法。然而，语义视频对象分割与早期的图像分割相比更是一项挑战性的难题，为此自MPEG一4标准诞生后的10年来，国内外包括各大公司、高校和各类研究机构在内的学者和研究人员已进行深入、广泛的研究。目前，尽管还不很完善，但已进入应用阶段，而且应用领域已远远超越了原先仅作为便于高效编码和对象交互功能的范围。

前言/序言

《视觉脉络：剖析视频对象分割的奥秘与赋能多元应用》 在浩瀚的数字信息洪流中，视频作为信息传播与内容消费的重要载体，其价值日益凸显。然而，视频数据的庞杂性与非结构化特性，使得从中精准地识别、分离出感兴趣的对象，并对其进行深入分析，成为一项极具挑战但又至关重要的任务。本书《视觉脉络：剖析视频对象分割的奥秘与赋能多元应用》便致力于揭开视频对象分割这一核心技术的神秘面纱，从理论的基石到实践的疆场，提供一次全面而深入的探索。 核心理论的深度溯源：从像素到语义的智能 leap 视频对象分割，其本质在于赋予机器“看懂”并“区分”视频内容中不同实体的能力。本书将从最基础的像素层面出发，层层递进，展现这一智能飞跃的完整过程。 首先，我们将深入探讨传统图像处理与分析技术在视频对象分割中的奠基性作用。这包括但不限于： 边缘检测与轮廓提取： 如Sobel、Canny等经典算子如何捕捉像素强度变化，勾勒出对象的初步边界。 区域生长与阈值分割： 如何根据像素的相似性（颜色、纹理等）将图像划分为不同的区域，初步识别潜在的对象。 光流法与运动估计： 在视频序列中，对象的运动是其重要特征。光流法如何通过分析像素在连续帧间的位移，识别运动中的对象，并为分割提供动态线索。 背景减除技术： 对于固定摄像头的场景，通过建模和减除静态背景，能够高效地分离出前景中的运动对象。 然而，这些传统方法往往在面对复杂场景、遮挡、光照变化以及细微纹理时显得力不从心。因此，本书将重点着墨于计算机视觉与机器学习驱动下的现代视频对象分割方法，这构成了本书的核心理论精髓。 基于深度学习的分割范式： 卷积神经网络（CNN）的演进： 从最早的AlexNet、VGG，到ResNet、Inception等，CNN在特征提取方面的强大能力如何被应用于图像分割。 全卷积网络（FCN）的革命： FCN如何将CNN的分类能力转化为像素级别的预测，实现端到端的图像分割。 编码器-解码器结构（Encoder-Decoder）： U-Net、SegNet等经典结构的原理，如何通过下采样提取高层语义信息，再通过上采样恢复空间分辨率，精确定位对象边界。 空洞卷积（Dilated Convolution）： 如何在不增加模型参数的情况下，扩大感受野，捕获更广泛的上下文信息，提升分割精度。 注意力机制（Attention Mechanisms）： SE-Net、CBAM等注意力模块如何引导模型关注图像中的关键区域，优化特征表示，特别是对于小目标或复杂纹理对象的分割。 实例分割（Instance Segmentation）： Mask R-CNN等方法如何进一步区分同一类别的不同实例，实现“对象级别的分割”，即不仅知道哪里有猫，还能区分出“这只猫”和“那只猫”。 视频对象分割的特殊挑战与技术： 时序信息的融合： 视频对象分割不仅仅是单帧的图像分割叠加，更需要有效地利用时间维度上的信息。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 如何利用RNN/LSTM的记忆能力，捕捉对象在连续帧中的运动轨迹和状态变化，从而提高分割的连贯性和鲁棒性。 3D卷积神经网络（3D CNN）： 如何直接在视频片段上进行卷积操作，同时捕捉空间和时间特征。 时空注意力机制： 如何在时间和空间维度上都引入注意力机制，更智能地融合时空信息。 对象跟踪与分割的结合： 跟踪器（Tracker）在分割中的作用： 如何利用现有的跟踪器（如SORT, DeepSORT, Siam R-CNN等）对视频中的目标进行初步定位和跟踪，然后将跟踪框作为分割模型的先验信息，提高分割效率和精度。 分割引导下的跟踪： 反之，高质量的分割结果如何反哺跟踪过程，修正跟踪漂移。 交互式视频对象分割： 对于某些难以自动分割的场景，如何通过用户的少量交互（如在对象上进行标记），引导模型完成分割任务。 半监督与无监督视频对象分割： 在标注数据稀缺的情况下，如何利用未标注数据或少量标注数据进行有效的分割。 多元应用的广阔天地：赋能智能世界的边界 理论的深度探索最终是为了指导实践，本书将带领读者走进视频对象分割在各个领域的实际应用，展现其强大的赋能作用。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 场景理解与交互： 精准地分割出视频中的人物、物体，为AR/VR应用提供精确的三维重建、场景替换、虚拟对象与真实环境的自然融合等基础。例如，在AR游戏中，将虚拟角色自然地放置在现实场景中，并使其与真实物体进行交互，都需要高质量的对象分割。 虚拟化身（Avatar）的驱动： 通过分割人物身体的关键部位，可以实现更加逼真和自然的虚拟化身动作捕捉与驱动。 自动驾驶与辅助驾驶系统： 环境感知： 实时、精确地分割出道路上的车辆、行人、自行车、交通标志、车道线等，是自动驾驶系统理解周围环境、做出安全决策的前提。 障碍物检测与规避： 准确识别并分割出潜在的危险障碍物，对于保障行车安全至关重要。 驾驶员监控： 分割驾驶员的面部、身体姿态，用于检测疲劳驾驶、分心等行为。 视频编辑与内容创作： 智能抠图与背景替换： 无论是专业影视制作还是个人短视频创作，快速、精准地将前景对象从背景中分离出来，是实现各种创意效果的关键。 视频特效制作： 分割出的对象可以独立进行动画、变形、着色等特效处理，极大地丰富了视觉表现力。 自动剪辑与摘要： 通过分割出视频中的关键对象和事件，可以实现视频内容的智能分析、自动剪辑和精彩片段的提取。 安防监控与智慧城市： 异常行为检测： 在监控视频中，分割出人群、车辆、个体，并分析其运动轨迹和行为模式，用于识别异常事件（如人群聚集、闯入禁区、打斗等）。 人员计数与追踪： 在商场、车站、公共场所，统计人流量，追踪特定人员，提升管理效率。 交通流量分析： 分割车辆，统计车流量、车速，优化交通信号灯配时，缓解交通拥堵。 医疗影像分析： 病灶识别与分割： 在CT、MRI等医学影像中，精确分割出肿瘤、病变组织、器官等，辅助医生进行诊断、手术规划和治疗效果评估。 细胞与组织分析： 在显微镜下，分割出不同类型的细胞、细胞器，进行定量分析，用于疾病研究。 机器人技术与工业自动化： 目标抓取与操作： 机器人需要准确识别并分割出待抓取的物体，并计算其三维姿态，才能进行精准的抓取和操作。 质量检测： 在生产线上，分割出产品及其特征，用于自动化质量检测，识别缺陷。 运动分析与体育科技： 运动员动作捕捉与分析： 分割出运动员身体的各个部位，实现精密的动作捕捉，用于运动技术分析、训练指导和伤病预防。 球类运动追踪： 精准追踪足球、篮球等运动物体，分析其飞行轨迹和碰撞情况。 人机交互与智能助手： 手势识别： 分割出用户的手部，并识别其手势，实现更加自然和直观的交互方式。 虚拟助手： 例如，在智能家居场景中，识别出用户的手势，控制家电。 展望与未来：持续演进的边界 本书在深入剖析现有技术和应用的同时，也将不回避该领域面临的挑战，并对未来的发展趋势进行展望。这包括但不限于： 鲁棒性与泛化能力的提升： 如何让视频对象分割模型在更广泛、更复杂的真实世界场景中表现出色，克服光照、遮挡、视角变化等干扰。 实时性与效率的优化： 随着对实时性要求的提高，如何设计更轻量级、更高效的模型，以满足边缘计算和嵌入式设备的需求。 可解释性与可信赖性： 随着AI技术的深入应用，如何理解模型的决策过程，提升其可解释性和可信赖度，尤其是在关乎生命安全的应用领域。 多模态信息的融合： 如何将视频对象分割与其他模态的信息（如文本、音频、深度信息）进行融合，构建更全面的场景理解能力。 主动感知与少样本学习： 如何让模型具备主动探索和学习的能力，在少量样本的情况下快速适应新场景和新对象。 《视觉脉络：剖析视频对象分割的奥秘与赋能多元应用》将为读者提供一条清晰的学习路径，无论您是希望深入理解计算机视觉核心技术的研究者，还是期望将这一强大能力应用于自身业务的工程师，亦或是对人工智能的未来充满好奇的学习者，都能从中获得宝贵的知识与启发，共同探索视频对象分割的无限可能，以及它如何持续塑造我们与数字世界互动的方式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名AI研究的初学者，我经常被各种听起来高大上但又难以捉摸的概念所吸引。视频对象分割提取，这个词组让我立刻联想到了电影里那种“瞬间变身”、“移除背景”的炫酷效果。我渴望理解这背后的技术是如何实现的，而不是仅仅停留在“知道有这么回事”的层面。我希望这本书能够以一种易于理解但又不失严谨的方式，介绍视频对象分割的核心技术。 我特别关注书中是否会讲解一些主流的分割模型，比如那些名字听起来就很专业的，像是一些基于深度学习的网络结构。能否解释一下它们是如何通过学习大量的图像和视频数据来掌握分割能力的？此外，在视频这个动态且信息量巨大的媒介中，分割一个对象必然涉及到时间维度的信息。书中会否深入探讨如何利用时间信息来提高分割的准确性和鲁棒性？例如，如何处理物体在视频中发生的形变、遮挡、以及与背景的混淆等问题。我期待这本书能够为我打开一扇通往更深层次AI技术的大门，让我能够对这个领域有更清晰、更透彻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就足以激起我的好奇心，视频对象分割提取，这四个字听起来就充满了科技感和实用性。我一直对计算机视觉领域有着浓厚的兴趣，特别是如何让机器“看懂”视频，并从中分离出我们关心的目标，这简直是电影里才能出现的场景，但现在却成为了现实。我之前尝试过一些零散的教程和论文，但总觉得缺乏一个系统性的梳理，感觉像是在零散的拼图，而这本书，我期待它能像一位经验丰富的向导，带我一步步走进这个迷人的领域。 我想了解究竟是什么样的技术支撑着“视频对象分割提取”的实现。书中是否会深入剖析相关的算法原理，比如那些听起来很酷的深度学习模型，像U-Net、Mask R-CNN等等，它们是如何一步步从像素点构建出精确的分割掩码的？我特别希望能够理解它们背后的数学逻辑和模型架构，而不仅仅是停留在“调用API”的层面。要知道，理解了原理，才能在实际应用中进行优化和创新，才能真正掌握这项技术。而且，在处理视频这个动态媒介时，如何保证分割的连续性和稳定性，如何应对遮挡、光照变化等复杂情况，这些都是我非常关心的问题。我希望这本书能够给出清晰的解释和解决方案，让我能更好地理解视频分析的深层奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一名视频特效师，日常工作中经常需要抠像、精细化背景分离，以实现各种创意性的视觉效果。目前市面上的工具虽然强大，但往往在处理一些复杂场景，比如毛发、半透明物体、或者快速移动的目标时，会显得力不从心，需要大量的人工后期调整，耗时耗力。我一直在寻找一种能够更智能、更高效地实现对象提取的方法，而这本书的标题“视频对象分割提取的原理与应用”正好戳中了我的痛点。我非常期待书中能够介绍一些前沿的分割技术，特别是那些能够处理细微结构和动态变化的算法。 如果书中能够包含一些实际的案例分析，展示这些技术是如何被应用于影视制作、广告宣传等领域的，那将是再好 N 颖不过了。比如，如何利用视频对象分割技术快速生成虚拟场景中的角色，或者如何精准提取运动中的物体作为独立的元素进行后期合成。我希望能从中学习到如何将理论知识转化为实际的生产力，如何通过更先进的技术来提升我的工作效率和作品质量。如果能有一些关于实时分割的探讨，那就更棒了，毕竟在很多实时交互的场景中，速度和精度同样重要。

评分☆☆☆☆☆

我对人工智能在视觉领域的应用一直抱有极大的热情，尤其是那些能够赋予机器“识别”和“分离”物体能力的技术。视频对象分割提取，这个概念听起来就充满了无限的可能性，仿佛是为我们打开了一个全新的视觉交互世界。我一直很好奇，我们人类能够轻松做到将一个熟悉的物体从复杂的背景中分辨出来，但对于机器来说，这却是一项极其复杂的挑战。 我希望这本书能够深入浅出地讲解视频对象分割背后的科学原理。是否会涉及一些核心的算法，比如基于边缘检测、区域生长、或者是更现代的深度学习方法？对于后者，我尤其希望能看到一些关于网络结构设计、损失函数选择以及训练技巧的探讨，让我能够理解这些模型是如何“学会”分割的。而且，在处理视频的时候，时间的连续性是一个关键因素。我非常想知道，如何通过跟踪技术或者时序信息来保证分割的连贯性，避免出现跳帧或者分割错误。如果书中还能提及一些实际的应用场景，比如自动驾驶中的行人检测，或者视频编辑中的智能抠像，那就更好了，这样我能更直观地感受到这项技术的价值。

评分☆☆☆☆☆

最近我对机器学习和计算机视觉领域产生了浓厚的兴趣，感觉这是一个非常有前景和挑战性的方向。我接触到了一些关于“视频对象分割”的概念，觉得非常神奇，能够把视频里的某个特定物体“抠”出来，并进行后续的处理，这听起来简直是给机器赋予了“慧眼”。我目前还在学习入门阶段，对底层的原理了解不多，主要是通过一些在线课程和博客文章来碎片化地学习。 我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，让我能够系统地理解视频对象分割的整体框架。特别是关于不同分割方法的优缺点，以及它们分别适用于哪些场景，这一点我非常想弄清楚。比如，传统的图像处理方法和现在流行的深度学习方法，在视频分割上有什么本质的区别？书中会不会介绍一些经典和最新的算法模型，并用清晰的图示和文字来解释它们的 작동 원리？我尤其好奇，在处理视频的连续性问题上，是如何做到每一帧都能准确分割同一个目标，这背后一定有非常巧妙的设计。