Крупнейший каталог ресурсов по сжатию! Пополняйте!
Все о сжатии. Авторский проект. Forum
Сайт о сжатии >> Новинки | О сервере (Compression Catalog! | ENGLISH)
Книга "Методы сжатия данных" >> Без потерь | Изображений | Видео
Разделы >> Cтатьи | Видео | Arctest | Ссылки | Ru.compress | Форум
Проекты >> Д.Ватолина | А.Ратушняка | М.Смирнова | В.Юкина | Е.Шелвина | Д.Шкарина
---------------------------------------------------------
Выложены:
* 4-й тест Н.264 кодеков!
* Скачан миллионный фильтр!
* Метрика MSU VQM ver 1.5
Сайт подключен к Orphus. Если вы заметили опечатку, выделите слово и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо!
Сайт о сжатии >> Раздел по видео WIN | KOI | LAT
ENGLISH
Graphics & Media Lab

Automatic Segmentation

MSU Graphics & Media Lab (Video Group)

Проект: Дмитрий Ватолин
Алгоритм, реализация: Сергей Гришин,
Константин Стрельников, Максим Махиня, Сергей Путилин

В последнее время сильно возрос интерес к интерактивности мультимедиа данных. Это обусловило появление новых стандартов, реализующих функциональность для управления мультимедиа информацией (примером такого стандарта является MPEG4). Это является причиной того, что алгоритмы сегментации имеют широкую область применения: объектно-ориентированное представление мультимедиа данных, повышение эффективности кодирования в стандартах сжатия видео, сложные запросы поиска и передачи видео и другие объектно-ориентированные задачи управления мультимедиа данными.

Разработанный алгоритм позволяет осуществить поиск и трекинг объектов переднего плана в видео. Это производится путем вычисления глобального и локального движения объектов в кадре с последующим использованием этой информации для определения позиций объектов переднего плана на кадрах. Существенным достоинством данного метода является возможность правильного определения положения объектов переднего плана даже в случае очень медленного движения. Это свойство часто не присуще алгоритмам данного типа. Другие важные достоинства включают:

  • регулируемое соотношение скорость-качество
  • несколько уровней точности сегментации
  • не требует ручной сегментации

 

Примеры

В данном разделе приведены результаты сегментации, полученные разработанным алгоритмом, и его сравнение с методом UF (University of Florida).

Первый пример (рис. 1, 2) демонстрирует результат, полученный на последовательности 'dancer':

Исходный кадр
Рис.1 Исходный кадр
Результат сегментации
Рис.2 Результат сегментации предложенным методом

Следующий пример (рис. 3,4) показывает результат сегментации кадра из последовательности 'table tennis':

Исходный кадр
Рис.3 Исходный кадр
Результат сегментации
Рис.4 Результат сегментации предложенным методом

На рисунках ниже (рис. 5, 6) приведен результат, полученный на последовательности 'bus':

Исходный кадр
Рис.5 Исходный кадр
Результат сегментации
Рис.6 Результат сегментации предложенным методом


Ниже приведено сравнение разработанного алгоритма и метода UF (University of Florida). Результаты сегментации были получены на последовательности "mother & daughter". Данная последовательность сложна для сегментации по двум причинам. Первая причина - цвета различных объектов в кадре очень близки. Вторая (сложность для методов, выделяющих объекты переднего плана) - очень медленное движение объектов. Существенным недостатком метода UF является то, что части некоторых сегментов часто находятся на разных объектах: синий сегмент имеет части в области силуэта женщины и вокруг ее головы. Однако следует учитывать, что данное сравнение является не совсем корректным поскольку методы производят сегментацию разных типов.

Исходный кадр
Рис.7 Исходный кадр
Результат метода UF
Рис.8 Результат метода UF
(разные сегменты помечены разными цветами)
Результат разработанного метода
Рис.9 Результат сегментации предложенным методом

 

Download

По вопросам лицензирования обращайтесь по электронной почте:

сontact email

 

Другие материалы

Материалы по видео

Общедоступные видеофильтры
Доступные фильтры для VirtualDub и AviSynth. Обычно мы разрабатываем семейства фильтров. Свяжитесь с нами для получения версий, оптимизированных под ASIC/FPGA/DSP.
Коммерческие видеофильтры
Мы работаем с Intel, Samsung, Real Networks и другими компаниями над адаптацией наших фильтров для специфических видеопотоков и аппаратного обеспечения, такого как телевизоры, видеокарты и т.д. Свяжитесь с нами, если Вам нужна лицензия на такие фильтры.
Сравнения кодеков
Объективные и субъективные сравнения качества
видеокодеков и кодеков изображений.
Метрики качества видео
Различные реализации объективных и субъективных метрик качества видео.
Проекты по видеокодекам
Проекты по исследованию и разработке видеокодеков.
Разное
Другая информация.

Статьи по темам



Смотрите также материалы:
- По цветовым пространствам
- По JPEG
- По JPEG-2000

Последнее обновление: 12-October-2007


Поиск:
Справка Детальный запрос
Размер сервера: 7489 файлов 921Мб

Сайт о сжатии >>
  Новинки | О сервере | Статистика

  Книга "Методы сжатия данных" >>
     Универсальные | Изображений | Видео

  Разделы >> Download (статьи+исходники) | Ссылки | Ru.compress | Arctest | Видео | Каталог ссылок | Форум
  Проекты >> Д.Ватолина | А.Ратушняка | М.Смирнова | В.Юкина | Е.Шелвина | А.Филинского | Д.Шкарина | С.Оснача
---------------------------------------------------------
  Оставьте ваши замечания, предложения, мнения!
  О найденных ошибках пишите на compression_на_graphicon.ru
  © Д.Ватолин, А.Ратушняк, М.Смирнов, В.Юкин, Е.Шелвин, Д.Шкарин и др., текст, состав., 2001-2008
  © А.Андреев, оформление, 2002

Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru

Project supported by:
Этот документ можно скачать с http://www.compression.ru/video/segmentation/index.html