視頻對象分割提取的原理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張兆楊 等 著

圖書標籤:

• 視頻分割
• 對象分割
• 計算機視覺
• 深度學習
• 圖像處理
• 視頻分析
• 人工智能
• OpenCV
• PyTorch
• TensorFlow

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030241856

版次：1

商品編碼：10123045

包裝：平裝

叢書名： 新型顯示技術及應用集成係列叢書

開本：16開

齣版時間：2009-03-01

用紙：膠版紙

頁數：214

字數：270000

內容簡介

　　視頻對象(VideoObject，VO)分割提取是視頻信號處理領域研究的前沿問題之一，在基於對象的視頻編碼、智能視頻監控係統、人臉檢測、目標識彆、視頻數據庫檢索和視頻摘要等領域有著廣泛的應用。本書以視頻對象分割技術原理及應用為主綫，在介紹它所涉及的圖像、視頻信號處理基礎知識的基礎上，將其劃分為像素域視頻對象分割和壓縮域視頻對象分割方法。對於像素域視頻對象分割，根據目標應用不同將其分為以分割準確度為目標的像素域視頻對象分割方法和以實時應用為目標的像素域視頻對象分割方法兩類。對於壓縮域視頻對象分割，圍繞其關鍵技術--運動矢量的緻密化和準確化，DCT係數的充分化進行闡述，並將其從傳統的MPEG-1/2壓縮域拓展到最新的視頻編碼標準H.264/AVC。本書對上述不同類型的分割方法，結閤國際上的最新進展和作者多年來的研究成果進行瞭精闢的分析，由淺入深地給齣瞭研究思路和解決方案及其實現的詳細步驟，並通過實驗給予驗證和性能評價。在此基礎上，示齣瞭典型的應用案例。

目錄

前言
第1章 視頻對象分割提取概述
1.1 視頻對象分割提取的基本概念
1.1.1 視頻對象的定義
1.1.2 視頻分割與圖像分割的關係
1.2 視頻對象分割方法的分類與應用概況
1.2.1 分割方法的分類
1.2.2 應用概況
1.3 本書的結構
參考文獻
第2章 像素域視頻對象分割基礎
2.1 圖像的預處理和後處理技術
2.1.1 圖像的濾波處理
2.1.2 梯度算子
2.1.3 數學形態學預／後處理
2.2 基於空間域的分割
2.2.1 基於區域的分割
2.2.2 基於像素聚類的分割
2.2.3 基於分水嶺變換的分割
2.3 基於時間域的分割
2.3.1 光流場法
2.3.2 幀差法
2.3.3 矢量場估計法
2.4 基於時空融閤的對象分割
2.4.1 基於時空聚類的分割方法
2.4.2 基於光流的運動對象分割方法
2.4.3 基於對象跟蹤的分割方法
2.5 視頻對象分割的性能評價
2.5.1 空間準確度評價
2.5.2 時間一緻性評價
參考文獻
第3章 以分割準確度為目標的像素域視頻對象分割方法
3.1 基於背景記錄和重建的VO自動分割
3.1.1 基於背景記錄和變化檢測的V0分割
3.1.2 基於背景重建的V0提取
3.2 時空融閤VO分割的典型方法
3.2.1 融入時域信息的分水嶺V0分割的方案組成
3.2.2 時間分割
3.2.3 空間分割
3.2.4 時／空融閤分割
3.2.5 實驗結果
3.3 存在多個視頻對象時的分割方法
3.3.1 基於貝葉斯估計的多視頻對象分割
3.3.2 時空麯綫演化的多個V0的分割
3.4用戶輔助的交互式視頻對象分割
3.4.1 智能剪及其改進方法的視頻對象分割與跟蹤
3.4.2 基於種子區域閤並的交互式視頻對象分割
參考文獻
第4章 以實時應用為目標的像素域視頻對象分割方法
4.1 細胞神經網絡基礎
4.1.1 細胞神經網絡模型及其特點和結構
4.1.2 細胞神經網絡的開發工具
4.1.3 CNN模闆的設計方法簡介
4.1.4 CNN在圖像和視頻處理方麵的研究現狀
4.2 適閤頭肩序列的基於CNN模闆的VO分割
4.2.1 頭肩序列的特點
4.2.2 視頻對象分割算法
4.2.3 分割算法的CNN實現及實驗結果
4.3 人臉提取算法CNN實現
4.3.1 算法概述
4.3.2 模闆結構
4.3.3 實驗結果
4.4 基於光流和改進分水嶺分割算法的cNN實現
4.4.1 以CNN實現算法的方案
4.4.2 CNN模闆設計
4.4.3 實驗結果
參考文獻
第5章 壓縮域視頻對象分割
5.1 基於壓縮域視頻對象分割的基本思路
5.2 基於H.264壓縮域的視頻對象分割方法
5.2.1 運動矢量場歸一化和纍積
5.2.2 全局運動補償
5.2.3 纍積運動矢量場分割
5.2.4 基於匹配矩陣的時空分割
5.2.5 實驗結果
5.3 基於MPEG壓縮域的視頻對象分割方法
5.3.1 提取DC+2AC圖的輪廓特徵
5.3.2 基於運動場的分割
5.3.3 時空信息的融閤
5.3.4 對象邊緣的精細化
5.3.5 實驗結果
5.4 MPEG壓縮域視覺關注度對象分割
5.4.1 場景紋理分析
5.4.2 I幀運動矢量場處理
5.4.3 基於DCT係數和運動矢量的統計區域生長
5.4.4 關注度對象提取
5.4.5 實驗結果
參考文獻
第6章 視頻對象分割技術的應用
6.1 基於視頻對象的查詢與檢索係統
6.1.1 視頻場景的分割
6.1.2 聚類與關鍵幀的提取
6.1.3 視頻檢索數據庫的建立
6.1.4 基於音頻的瀏覽係統
6.2 視頻對象分割在智能監控係統中的應用
6.2.1 智能監控係統的組成
6.2.2 運動對象檢測
6.2.3 基於場景內容的查詢
6.3 可視化通信中的人臉對象分割技術
6.3.1 基於二叉劃分樹的人臉分割方法
6.3.2 人臉分割算法步驟
6.4 視頻對象分割在影視資料修復中的應用
6.4.1 斑點損傷的修復算法
6.4.2 基於時空結閤的斑點損傷修復模型
6.4.3 斑點修復的實驗結果
6.5 壓縮視頻中運動交通車輛的檢測
6.5.1 視頻對象平麵檢測和檢索算法
6.5.2 車輛檢測係統的實驗結果
參考文獻

精彩書摘

　　第1章 視頻對象分割提取概述
　　進入21世紀以來，隨著社會信息化的發展，人們對多媒體信息的需求不斷增長，其中視覺信息是極其重要的部分。視覺信息中視頻是指一個被觀察係統（如攝像機）所記錄的運動圖像序列，是人類直接從外界獲得的重要動態信息，但由於其數據量十分巨大，為便於傳輸和存儲，需要進行高效的壓縮編碼。
　　現有的視頻壓縮標準，可分為兩類。第一類壓縮標準以JPEG、MPEG1／2、H.261／3／4等為代錶，其主要特點是將像素和像素塊作為基本的編碼單元，這類編碼標準已在如數字電視、視頻通信和VCD／DVD等方麵應用成功。以基於對象（內容）編碼為特點的第二類壓縮標準MPEG-4除能提供高效的壓縮編碼效率外，還能提供基於對象的交互功能，使用戶能夠訪問（搜索、瀏覽）和操作（剪貼、移動）場景中的各個對象，可更廣泛地延拓應用範圍，因此也被稱為第二代編碼標準。
　　基於對象的編碼和交互功能首先需要將場景或視頻序列中的各類對象（如運動的汽車、人等前景對象和靜止的房屋、樹木等背景對象）分割提取齣來，但MPEG-4並沒有規定從視頻序列中分割齣此類具有語義意義的視頻對象（videoobject，VO）的方法，而是對用戶開放，其目的是便於用戶針對具體應用來設計特定的視頻對象分割算法。然而，語義視頻對象分割與早期的圖像分割相比更是一項挑戰性的難題，為此自MPEG一4標準誕生後的10年來，國內外包括各大公司、高校和各類研究機構在內的學者和研究人員已進行深入、廣泛的研究。目前，盡管還不很完善，但已進入應用階段，而且應用領域已遠遠超越瞭原先僅作為便於高效編碼和對象交互功能的範圍。

前言/序言

《視覺脈絡：剖析視頻對象分割的奧秘與賦能多元應用》 在浩瀚的數字信息洪流中，視頻作為信息傳播與內容消費的重要載體，其價值日益凸顯。然而，視頻數據的龐雜性與非結構化特性，使得從中精準地識彆、分離齣感興趣的對象，並對其進行深入分析，成為一項極具挑戰但又至關重要的任務。本書《視覺脈絡：剖析視頻對象分割的奧秘與賦能多元應用》便緻力於揭開視頻對象分割這一核心技術的神秘麵紗，從理論的基石到實踐的疆場，提供一次全麵而深入的探索。 核心理論的深度溯源：從像素到語義的智能 leap 視頻對象分割，其本質在於賦予機器“看懂”並“區分”視頻內容中不同實體的能力。本書將從最基礎的像素層麵齣發，層層遞進，展現這一智能飛躍的完整過程。 首先，我們將深入探討傳統圖像處理與分析技術在視頻對象分割中的奠基性作用。這包括但不限於： 邊緣檢測與輪廓提取： 如Sobel、Canny等經典算子如何捕捉像素強度變化，勾勒齣對象的初步邊界。 區域生長與閾值分割： 如何根據像素的相似性（顔色、紋理等）將圖像劃分為不同的區域，初步識彆潛在的對象。 光流法與運動估計： 在視頻序列中，對象的運動是其重要特徵。光流法如何通過分析像素在連續幀間的位移，識彆運動中的對象，並為分割提供動態綫索。 背景減除技術： 對於固定攝像頭的場景，通過建模和減除靜態背景，能夠高效地分離齣前景中的運動對象。 然而，這些傳統方法往往在麵對復雜場景、遮擋、光照變化以及細微紋理時顯得力不從心。因此，本書將重點著墨於計算機視覺與機器學習驅動下的現代視頻對象分割方法，這構成瞭本書的核心理論精髓。 基於深度學習的分割範式： 捲積神經網絡（CNN）的演進： 從最早的AlexNet、VGG，到ResNet、Inception等，CNN在特徵提取方麵的強大能力如何被應用於圖像分割。 全捲積網絡（FCN）的革命： FCN如何將CNN的分類能力轉化為像素級彆的預測，實現端到端的圖像分割。 編碼器-解碼器結構（Encoder-Decoder）： U-Net、SegNet等經典結構的原理，如何通過下采樣提取高層語義信息，再通過上采樣恢復空間分辨率，精確定位對象邊界。 空洞捲積（Dilated Convolution）： 如何在不增加模型參數的情況下，擴大感受野，捕獲更廣泛的上下文信息，提升分割精度。 注意力機製（Attention Mechanisms）： SE-Net、CBAM等注意力模塊如何引導模型關注圖像中的關鍵區域，優化特徵錶示，特彆是對於小目標或復雜紋理對象的分割。 實例分割（Instance Segmentation）： Mask R-CNN等方法如何進一步區分同一類彆的不同實例，實現“對象級彆的分割”，即不僅知道哪裏有貓，還能區分齣“這隻貓”和“那隻貓”。 視頻對象分割的特殊挑戰與技術： 時序信息的融閤： 視頻對象分割不僅僅是單幀的圖像分割疊加，更需要有效地利用時間維度上的信息。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 如何利用RNN/LSTM的記憶能力，捕捉對象在連續幀中的運動軌跡和狀態變化，從而提高分割的連貫性和魯棒性。 3D捲積神經網絡（3D CNN）： 如何直接在視頻片段上進行捲積操作，同時捕捉空間和時間特徵。 時空注意力機製： 如何在時間和空間維度上都引入注意力機製，更智能地融閤時空信息。 對象跟蹤與分割的結閤： 跟蹤器（Tracker）在分割中的作用： 如何利用現有的跟蹤器（如SORT, DeepSORT, Siam R-CNN等）對視頻中的目標進行初步定位和跟蹤，然後將跟蹤框作為分割模型的先驗信息，提高分割效率和精度。 分割引導下的跟蹤： 反之，高質量的分割結果如何反哺跟蹤過程，修正跟蹤漂移。 交互式視頻對象分割： 對於某些難以自動分割的場景，如何通過用戶的少量交互（如在對象上進行標記），引導模型完成分割任務。 半監督與無監督視頻對象分割： 在標注數據稀缺的情況下，如何利用未標注數據或少量標注數據進行有效的分割。 多元應用的廣闊天地：賦能智能世界的邊界 理論的深度探索最終是為瞭指導實踐，本書將帶領讀者走進視頻對象分割在各個領域的實際應用，展現其強大的賦能作用。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 場景理解與交互： 精準地分割齣視頻中的人物、物體，為AR/VR應用提供精確的三維重建、場景替換、虛擬對象與真實環境的自然融閤等基礎。例如，在AR遊戲中，將虛擬角色自然地放置在現實場景中，並使其與真實物體進行交互，都需要高質量的對象分割。 虛擬化身（Avatar）的驅動： 通過分割人物身體的關鍵部位，可以實現更加逼真和自然的虛擬化身動作捕捉與驅動。 自動駕駛與輔助駕駛係統： 環境感知： 實時、精確地分割齣道路上的車輛、行人、自行車、交通標誌、車道綫等，是自動駕駛係統理解周圍環境、做齣安全決策的前提。 障礙物檢測與規避： 準確識彆並分割齣潛在的危險障礙物，對於保障行車安全至關重要。 駕駛員監控： 分割駕駛員的麵部、身體姿態，用於檢測疲勞駕駛、分心等行為。 視頻編輯與內容創作： 智能摳圖與背景替換： 無論是專業影視製作還是個人短視頻創作，快速、精準地將前景對象從背景中分離齣來，是實現各種創意效果的關鍵。 視頻特效製作： 分割齣的對象可以獨立進行動畫、變形、著色等特效處理，極大地豐富瞭視覺錶現力。 自動剪輯與摘要： 通過分割齣視頻中的關鍵對象和事件，可以實現視頻內容的智能分析、自動剪輯和精彩片段的提取。 安防監控與智慧城市： 異常行為檢測： 在監控視頻中，分割齣人群、車輛、個體，並分析其運動軌跡和行為模式，用於識彆異常事件（如人群聚集、闖入禁區、打鬥等）。 人員計數與追蹤： 在商場、車站、公共場所，統計人流量，追蹤特定人員，提升管理效率。 交通流量分析： 分割車輛，統計車流量、車速，優化交通信號燈配時，緩解交通擁堵。 醫療影像分析： 病竈識彆與分割： 在CT、MRI等醫學影像中，精確分割齣腫瘤、病變組織、器官等，輔助醫生進行診斷、手術規劃和治療效果評估。 細胞與組織分析： 在顯微鏡下，分割齣不同類型的細胞、細胞器，進行定量分析，用於疾病研究。 機器人技術與工業自動化： 目標抓取與操作： 機器人需要準確識彆並分割齣待抓取的物體，並計算其三維姿態，纔能進行精準的抓取和操作。 質量檢測： 在生産綫上，分割齣産品及其特徵，用於自動化質量檢測，識彆缺陷。 運動分析與體育科技： 運動員動作捕捉與分析： 分割齣運動員身體的各個部位，實現精密的動作捕捉，用於運動技術分析、訓練指導和傷病預防。 球類運動追蹤： 精準追蹤足球、籃球等運動物體，分析其飛行軌跡和碰撞情況。 人機交互與智能助手： 手勢識彆： 分割齣用戶的手部，並識彆其手勢，實現更加自然和直觀的交互方式。 虛擬助手： 例如，在智能傢居場景中，識彆齣用戶的手勢，控製傢電。 展望與未來：持續演進的邊界 本書在深入剖析現有技術和應用的同時，也將不迴避該領域麵臨的挑戰，並對未來的發展趨勢進行展望。這包括但不限於： 魯棒性與泛化能力的提升： 如何讓視頻對象分割模型在更廣泛、更復雜的真實世界場景中錶現齣色，剋服光照、遮擋、視角變化等乾擾。 實時性與效率的優化： 隨著對實時性要求的提高，如何設計更輕量級、更高效的模型，以滿足邊緣計算和嵌入式設備的需求。 可解釋性與可信賴性： 隨著AI技術的深入應用，如何理解模型的決策過程，提升其可解釋性和可信賴度，尤其是在關乎生命安全的應用領域。 多模態信息的融閤： 如何將視頻對象分割與其他模態的信息（如文本、音頻、深度信息）進行融閤，構建更全麵的場景理解能力。 主動感知與少樣本學習： 如何讓模型具備主動探索和學習的能力，在少量樣本的情況下快速適應新場景和新對象。 《視覺脈絡：剖析視頻對象分割的奧秘與賦能多元應用》將為讀者提供一條清晰的學習路徑，無論您是希望深入理解計算機視覺核心技術的研究者，還是期望將這一強大能力應用於自身業務的工程師，亦或是對人工智能的未來充滿好奇的學習者，都能從中獲得寶貴的知識與啓發，共同探索視頻對象分割的無限可能，以及它如何持續塑造我們與數字世界互動的方式。

評分☆☆☆☆☆

我是一名視頻特效師，日常工作中經常需要摳像、精細化背景分離，以實現各種創意性的視覺效果。目前市麵上的工具雖然強大，但往往在處理一些復雜場景，比如毛發、半透明物體、或者快速移動的目標時，會顯得力不從心，需要大量的人工後期調整，耗時耗力。我一直在尋找一種能夠更智能、更高效地實現對象提取的方法，而這本書的標題“視頻對象分割提取的原理與應用”正好戳中瞭我的痛點。我非常期待書中能夠介紹一些前沿的分割技術，特彆是那些能夠處理細微結構和動態變化的算法。 如果書中能夠包含一些實際的案例分析，展示這些技術是如何被應用於影視製作、廣告宣傳等領域的，那將是再好 N 穎不過瞭。比如，如何利用視頻對象分割技術快速生成虛擬場景中的角色，或者如何精準提取運動中的物體作為獨立的元素進行後期閤成。我希望能從中學習到如何將理論知識轉化為實際的生産力，如何通過更先進的技術來提升我的工作效率和作品質量。如果能有一些關於實時分割的探討，那就更棒瞭，畢竟在很多實時交互的場景中，速度和精度同樣重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就足以激起我的好奇心，視頻對象分割提取，這四個字聽起來就充滿瞭科技感和實用性。我一直對計算機視覺領域有著濃厚的興趣，特彆是如何讓機器“看懂”視頻，並從中分離齣我們關心的目標，這簡直是電影裏纔能齣現的場景，但現在卻成為瞭現實。我之前嘗試過一些零散的教程和論文，但總覺得缺乏一個係統性的梳理，感覺像是在零散的拼圖，而這本書，我期待它能像一位經驗豐富的嚮導，帶我一步步走進這個迷人的領域。 我想瞭解究竟是什麼樣的技術支撐著“視頻對象分割提取”的實現。書中是否會深入剖析相關的算法原理，比如那些聽起來很酷的深度學習模型，像U-Net、Mask R-CNN等等，它們是如何一步步從像素點構建齣精確的分割掩碼的？我特彆希望能夠理解它們背後的數學邏輯和模型架構，而不僅僅是停留在“調用API”的層麵。要知道，理解瞭原理，纔能在實際應用中進行優化和創新，纔能真正掌握這項技術。而且，在處理視頻這個動態媒介時，如何保證分割的連續性和穩定性，如何應對遮擋、光照變化等復雜情況，這些都是我非常關心的問題。我希望這本書能夠給齣清晰的解釋和解決方案，讓我能更好地理解視頻分析的深層奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能在視覺領域的應用一直抱有極大的熱情，尤其是那些能夠賦予機器“識彆”和“分離”物體能力的技術。視頻對象分割提取，這個概念聽起來就充滿瞭無限的可能性，仿佛是為我們打開瞭一個全新的視覺交互世界。我一直很好奇，我們人類能夠輕鬆做到將一個熟悉的物體從復雜的背景中分辨齣來，但對於機器來說，這卻是一項極其復雜的挑戰。 我希望這本書能夠深入淺齣地講解視頻對象分割背後的科學原理。是否會涉及一些核心的算法，比如基於邊緣檢測、區域生長、或者是更現代的深度學習方法？對於後者，我尤其希望能看到一些關於網絡結構設計、損失函數選擇以及訓練技巧的探討，讓我能夠理解這些模型是如何“學會”分割的。而且，在處理視頻的時候，時間的連續性是一個關鍵因素。我非常想知道，如何通過跟蹤技術或者時序信息來保證分割的連貫性，避免齣現跳幀或者分割錯誤。如果書中還能提及一些實際的應用場景，比如自動駕駛中的行人檢測，或者視頻編輯中的智能摳像，那就更好瞭，這樣我能更直觀地感受到這項技術的價值。

評分☆☆☆☆☆

最近我對機器學習和計算機視覺領域産生瞭濃厚的興趣，感覺這是一個非常有前景和挑戰性的方嚮。我接觸到瞭一些關於“視頻對象分割”的概念，覺得非常神奇，能夠把視頻裏的某個特定物體“摳”齣來，並進行後續的處理，這聽起來簡直是給機器賦予瞭“慧眼”。我目前還在學習入門階段，對底層的原理瞭解不多，主要是通過一些在綫課程和博客文章來碎片化地學習。 我希望這本書能夠為我提供一個堅實的理論基礎，讓我能夠係統地理解視頻對象分割的整體框架。特彆是關於不同分割方法的優缺點，以及它們分彆適用於哪些場景，這一點我非常想弄清楚。比如，傳統的圖像處理方法和現在流行的深度學習方法，在視頻分割上有什麼本質的區彆？書中會不會介紹一些經典和最新的算法模型，並用清晰的圖示和文字來解釋它們的 작동 원리？我尤其好奇，在處理視頻的連續性問題上，是如何做到每一幀都能準確分割同一個目標，這背後一定有非常巧妙的設計。

評分☆☆☆☆☆

作為一名AI研究的初學者，我經常被各種聽起來高大上但又難以捉摸的概念所吸引。視頻對象分割提取，這個詞組讓我立刻聯想到瞭電影裏那種“瞬間變身”、“移除背景”的炫酷效果。我渴望理解這背後的技術是如何實現的，而不是僅僅停留在“知道有這麼迴事”的層麵。我希望這本書能夠以一種易於理解但又不失嚴謹的方式，介紹視頻對象分割的核心技術。 我特彆關注書中是否會講解一些主流的分割模型，比如那些名字聽起來就很專業的，像是一些基於深度學習的網絡結構。能否解釋一下它們是如何通過學習大量的圖像和視頻數據來掌握分割能力的？此外，在視頻這個動態且信息量巨大的媒介中，分割一個對象必然涉及到時間維度的信息。書中會否深入探討如何利用時間信息來提高分割的準確性和魯棒性？例如，如何處理物體在視頻中發生的形變、遮擋、以及與背景的混淆等問題。我期待這本書能夠為我打開一扇通往更深層次AI技術的大門，讓我能夠對這個領域有更清晰、更透徹的認識。