多视频运动对象实时分割及跟踪技术
trackformer原理
TrackFormer是一种基于编码器-解码器转换器结构的端到端多目标跟踪和分割模型，它利用自回归的方式在视频序列中跟踪目标。
该模型首先通过视频序列检测运动的物体，使用一个自回归的方式跟踪对象，同时推理位置、遮挡和对象身份。
在模型结构上，TrackFormer包括一个编码器和一个解码器，编码器主要完成特征提取和数据压缩，解码器主要完成特征解码和目标识别。
编码器采用残差块和卷积操作，将多层特征融合在一起，以提高模型的准确性和稳定性。
解码器则采用注意力机制，对特征进行解码，以实现多目标跟踪和分割。
除了模型结构，TrackFormer还采用了一些优化技术，以提高模型的跟踪和分割性能。
首先，它引入了自回归跟踪查询的概念，通过自回归的方式在视频序列中跟踪目标，从而实现更准确的跟踪。
其次，它利用了注意力机制，在解码器中利用注意力函数计算每个对象的重要性，以实现更精确的分割。
最后，它采用了多尺度模型，通过对多个尺度的图像进行处理，提高了模型的适应性和鲁棒性。
在实际应用中，TrackFormer可以用于多种场景，如自动驾驶、智能安防、视频监控等。
它可以检测运动的物体，并对其进行跟踪和分割，从而提高系统的实时性和准确性。
在未来，随着Transformer 模型的不断改进和发展，它将在更多的自然语言处理任务中发挥重要作用。
AE运动跟踪教程：将图像或文字与视频中的对象精确匹配
AE运动跟踪教程：将图像或文字与视频中的对象精确匹配AE（After Effects）是一款功能强大的视频制作和特效处理软件，可以实现各种令人惊叹的视觉效果。
其中之一就是运动跟踪功能，它可以将图像或文字与视频中的对象进行精确匹配。
本文将详细介绍如何在AE中进行运动跟踪，并给出步骤和注意事项。
一、准备工作1. 确保已经安装并打开了AE软件。
2. 导入需要进行运动跟踪的视频文件和要匹配的图像或文字素材。
二、创建一个新的合成项目1. 点击“文件”菜单，选择“新建”-“合成”（或使用快捷键Ctrl+N）。
2. 在出现的对话框中，设置合成的尺寸、帧速率和时长等参数，并点击“确定”。
三、将视频文件拖入工作区1. 打开“项目”面板，在面板中找到要进行运动跟踪的视频文件。
2. 将视频文件拖拽到合成面板中，放在底部的图层上。
四、运动跟踪设置1. 选中合成面板中的视频图层，在菜单栏中选择“动画”-“跟踪”-“设置跟踪点”。
2. 在视频预览面板中，选择一个需要跟踪的物体，并点击鼠标左键进行标记。
可以选择多个跟踪点。
3. 在右侧的“跟踪控制”面板中，调整跟踪设置，如跟踪类型、特征区域大小等。
4. 点击“跟踪”按钮，开始进行运动跟踪。
五、应用运动跟踪数据1. 运动跟踪完成后，在“跟踪控制”面板中点击“应用”按钮，将跟踪数据应用于图层。
2. 选择要与跟踪点匹配的图像或文字素材，将其拖拽到合成面板中。
3. 将图像或文字素材放置在需要进行跟踪匹配的位置上。
六、调整匹配效果1. 选中匹配的图像或文字图层，在菜单栏中选择“动画”-“跟踪”-“手动跟踪”。
2. 在渲染视窗中，使用鼠标调整图像或文字素材的位置、缩放、旋转等参数，使其与视频中的对象完美匹配。
3. 根据需要，在“效果控制”面板中对图层进行进一步的属性和效果调整。
七、导出和保存1. 在菜单栏中选择“文件”-“导出”-“添加到Adobe Media Encoder队列”。
2. 在Adobe Media Encoder中，选择输出格式、编码设置等参数，点击“确定”按钮开始导出。
对象追踪的技巧
对象追踪的技巧对象追踪是指在图像或视频中识别和跟踪特定对象的过程。
它在计算机视觉和机器视觉中具有重要的应用，例如视频监控、自动驾驶、人机交互等领域。
在本文中，我将介绍一些常用的对象追踪技巧及其原理。
1. 基于背景分割的对象追踪基于背景分割的对象追踪是一种常见的方法，它通过将背景和前景（目标对象）分离来实现追踪。
常用的背景分割算法包括帧差法、高斯混合模型（GMM）和基于统计学的像素级分类等。
帧差法通过比较相邻帧之间的像素差异来提取动态移动的前景区域，然后进行对象追踪。
GMM模型将每个像素看作是由多个高斯分布组成的，通过计算像素与背景模型之间的匹配度来进行背景分割，并实现对象追踪。
基于统计学的像素级分类方法将每个像素根据颜色、纹理等特征进行分类，来实现对象追踪。
2. 相关滤波器跟踪相关滤波器跟踪是另一种常见的对象追踪技巧，它基于模板匹配的思想。
首先，在第一帧图像中手动选择目标对象的位置和大小，作为初始模板。
然后，通过计算当前帧图像中与模板的相关程度，来确定目标对象的位置和大小。
在相关滤波器跟踪中，常用的相关滤波器包括最基础的互相关滤波器和更加复杂的粒子滤波器。
互相关滤波器通过计算输入图像上的每个位置与模板的互相关分数来进行对象追踪，得分最高的位置即为目标的位置。
粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的滤波器，通过随机生成一系列粒子来估计目标在图像上的位置。
3. 基于深度学习的对象追踪近年来，基于深度学习的对象追踪取得了显著的进展。
深度学习模型可以从大量数据中学习到特征表示和空间规律，能够更好地捕捉目标对象的语义信息和上下文关系。
基于深度学习的对象追踪方法可以分为两大类：单目标追踪和多目标追踪。
单目标追踪方法通过训练深度卷积神经网络来学习目标对象的特征表示，并结合目标模板和候选区域的得分来进行追踪。
多目标追踪方法则通过将目标追踪问题转化为目标检测问题，先检测图像中的目标，然后通过关联算法将目标在不同帧之间进行追踪。
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
基于深度学习的目标分割与跟踪技术研究
基于深度学习的目标分割与跟踪技术研究随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
其中，基于深度学习的目标分割与跟踪技术在许多领域中展现出了非凡的潜力和应用前景。
本文将重点研究这一技术，并探讨其在不同领域中的应用和挑战。
一、引言目标分割与跟踪是计算机视觉中重要的任务，旨在精确地识别和标定图像或视频中的目标，并追踪其运动。
传统的目标分割与跟踪方法往往依赖于手工设计的特征和模型，并且在复杂的场景下效果有限。
然而，基于深度学习的目标分割与跟踪技术通过学习图像或视频的高级特征，能够更加准确地实现目标的分割和跟踪。
二、基于深度学习的目标分割技术基于深度学习的目标分割技术主要包括语义分割和实例分割两种。
语义分割旨在将图像中的每个像素分配给不同的语义类别。
最常用的语义分割模型是全卷积网络（FCN），其通过使用转置卷积层进行像素级别的预测。
实例分割则在语义分割的基础上，进一步识别和分割不同的目标实例。
基于深度学习的目标分割技术在医学图像分割、自动驾驶、智能监控等领域都有广泛的应用。
例如，在医学图像分割中，通过训练深度神经网络模型，可以实现肿瘤的自动分割和定位，辅助医生进行诊断和治疗。
而在自动驾驶领域，目标分割技术可以帮助车辆识别和跟踪道路中的行人和车辆，提高安全性和可靠性。
三、基于深度学习的目标跟踪技术目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和形状的任务。
基于深度学习的目标跟踪技术主要包括单目标跟踪和多目标跟踪两种。
单目标跟踪是指追踪视频序列中的一个目标实例，而多目标跟踪则是同时追踪多个目标实例。
基于深度学习的目标跟踪技术通常采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）进行特征提取和目标表示。
其中，Siamese网络是一种常用的单目标跟踪模型，通过学习目标和背景之间的相似性，实现目标的跟踪。
而多目标跟踪常使用卡尔曼滤波和深度卷积神经网络相结合的方法，通过融合多个目标的特征来提高跟踪的准确性和稳定性。
使用计算机视觉技术进行实时视频处理的方法与技巧
使用计算机视觉技术进行实时视频处理的方法与技巧实时视频处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它可以在实时视频流中提取、分析和处理出有用的信息，为用户提供更多的实时应用和服务。
本文将对使用计算机视觉技术进行实时视频处理的方法与技巧进行介绍和讨论。
首先，实时视频处理的基础是对视频流进行实时获取和解析。
在计算机视觉领域中，常用的视频获取设备包括摄像头、无人机以及其他具备视频采集功能的设备等。
通过这些设备，我们可以获取到实时视频流，为后续的处理提供数据源。
其次，对实时视频进行处理需要使用到计算机视觉中的各种算法和技术。
这些技术包括但不限于物体检测、目标跟踪、图像分割和人脸识别等。
物体检测是指在视频流中定位和识别出感兴趣的物体，可以用于实现诸如行人检测、车辆检测等功能。
目标跟踪是指在视频流中实时跟踪一个或多个目标的运动轨迹，通常应用于视频监控、智能车辆等领域。
图像分割技术可以将视频流中的每一帧图像分割成多个区域，用于实现更精细的图像处理和分析。
人脸识别则是对视频流中出现的人脸进行识别和验证，广泛应用于人脸解锁、人脸支付等领域。
在实时视频处理中，算法的效率和准确性十分重要。
为了提高算法的效率，我们可以采用如下几种技巧。
首先，可以对视频流进行下采样，降低图像的分辨率，从而减少处理的数据量。
其次，可以采用并行计算的方式，利用多核CPU或者GPU来加速算法的运行。
此外，还可以利用硬件加速器如FPGA或者ASIC来提高计算性能。
对于目标跟踪任务，在追踪目标时可以进行特征选择和特征提取，减少计算复杂度。
对于实时性要求较高的任务，还可以使用快速算法，如快速傅里叶变换（FFT）等，提高处理速度。
除了算法和技术，实时视频处理还需要考虑系统的实时性和稳定性。
为了保证处理的实时性，我们可以采用多线程或者多进程的方式，将不同的任务分配给不同的线程或进程进行处理。
同时，对于计算量较大的任务，可以使用分布式计算的方式，将任务分配给多个计算节点进行处理，提高系统的处理能力。
tracking-by-segmentation方法的原理
tracking-by-segmentation方法的原理"Tracking by Segmentation"（通过分割进行跟踪）是一种计算机视觉中用于目标跟踪的方法。
该方法的原理是通过将目标从视频帧中分割出来，然后在连续帧之间跟踪这个目标的运动。
以下是"Tracking by Segmentation" 方法的基本原理：目标分割：首先，从视频帧中分割出包含目标对象的图像区域。
这通常需要使用图像分割算法，例如背景减除、阈值分割、边缘检测或语义分割等技术。
目标分割的目的是将目标与背景分离，以便进一步的跟踪。
特征提取：一旦目标被成功分割，就需要从目标区域中提取特征，以描述目标的外观和形状。
这些特征可以包括颜色直方图、纹理特征、形状描述符等。
这些特征将用于后续帧中的目标匹配。
运动估计：在接下来的视频帧中，通过比较当前帧中的目标特征与之前帧中的特征，估计目标的运动。
这可以通过不同的方法实现，如光流估计、外观模型匹配等。
通过运动估计，系统可以预测目标在下一帧中的位置。
目标匹配和跟踪：使用目标的特征和运动信息，将目标在连续帧之间进行匹配和跟踪。
目标匹配可以是一个关键步骤，它确定目标在新帧中的位置，以确保跟踪的连续性。
匹配可以通过各种方法实现，包括相关滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
更新目标模型：随着时间的推移，目标的外观可能会发生变化，例如光照条件的变化、遮挡或目标本身的运动。
因此，需要定期更新目标模型，以确保跟踪的准确性。
这可能涉及到在线学习或模型适应的技术。
终止条件：跟踪可以在达到某些终止条件时结束，例如目标不再可见、跟踪失败或用户停止跟踪。
在终止时，系统可能会输出跟踪结果或汇总目标的轨迹信息。
"Tracking by Segmentation" 方法的优点是它能够处理目标在复杂背景下的跟踪，并且对目标的外观和形状变化相对鲁棒。
然而，它也面临着挑战，例如遮挡、光照变化、目标形状变化等问题可能会导致跟踪失败。
使用计算机视觉技术进行对象追踪的技巧与步骤
使用计算机视觉技术进行对象追踪的技巧与步骤计算机视觉技术正在变得越来越普遍和重要，其在许多领域的应用不断增加。
其中之一就是对象追踪，这是一种通过计算机视觉技术来跟踪并识别视频中的特定对象的方法。
对象追踪可以在许多领域中发挥作用，例如视频监控、自动驾驶和增强现实等。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行对象追踪时的一些技巧和步骤。
首先，对象追踪需要使用适当的算法和技术来实现。
以下是一些常见的计算机视觉技术用于对象追踪的算法：1. 卡尔曼滤波算法：卡尔曼滤波是一种用于估计状态的算法，它通过融合传感器数据和物体运动模型，能够有效地跟踪对象的位置和速度。
2. 基于深度学习的方法：深度学习技术在计算机视觉中取得了巨大的成功，其中包括对象追踪。
一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆（LSTM）来跟踪对象。
3. 目标检测与跟踪融合：目标检测是识别图像中的特定对象的算法，而目标跟踪是在视频序列中跟踪该对象。
将这两个任务结合起来，可以实现更准确和稳定的对象追踪。
除了选择合适的算法和技术之外，还需要遵循一些步骤来实现对象追踪：1. 数据收集：首先，需要收集包含所需对象的视频数据。
这些数据应尽可能覆盖对象在不同场景下的不同运动情况，以便训练和测试算法的准确性和稳定性。
2. 数据预处理：在训练和测试之前，需要对收集到的数据进行预处理。
这包括去除噪声、调整图像大小和分辨率等操作，以提高算法的性能。
3. 特征提取：在对象追踪中，选择适当的特征对算法的性能至关重要。
一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，或者使用手动选择的特征（例如颜色、纹理等）。
4. 训练模型：一旦收集到足够的数据并提取了适当的特征，就可以使用这些数据来训练对象追踪模型。
训练的目标是使模型能够准确地预测对象的位置和运动。
5. 测试和评估：完成模型的训练后，需要对其进行测试和评估。
将模型应用于实际视频数据，并与真实对象位置进行比较，以评估其准确性和稳定性。
运动跟踪教程 Adobe Premiere Pro物体实时跟踪
运动跟踪教程：Adobe Premiere Pro物体实时跟踪运动跟踪是视频编辑中常用的技术之一，它可以让我们在Adobe Premiere Pro软件中追踪某个物体的运动轨迹，并在后期编辑中给其添加特效或替换内容。
本教程将教你如何使用Adobe Premiere Pro实现物体实时跟踪。
步骤1：导入素材首先，打开Adobe Premiere Pro软件并创建一个新的项目，在项目面板中导入你需要进行运动跟踪的视频素材。
步骤2：创建新的序列在程序面板中，右键点击素材，选择"新建序列"。
在弹出的对话框中，填写序列的名称和设置序列的属性，如分辨率和帧率。
点击"确定"创建新的序列。
步骤3：打开运动跟踪窗口在菜单栏中，选择"窗口" -> "基本" -> "运动"，打开运动跟踪窗口。
步骤4：选择跟踪对象在时间轴中找到要进行运动跟踪的片段，将播放头拖动到片段的起始位置。
然后，在运动跟踪窗口中，点击"跟踪对象"，在编辑器中选择你要跟踪的物体。
步骤5：设置跟踪区域在运动跟踪窗口中，点击"设置跟踪区域"，调整矩形框的大小和位置，将其覆盖在要跟踪的物体上。
确保选取的区域包含了整个运动轨迹。
步骤6：开始跟踪点击运动跟踪窗口中的"分析"按钮，开始进行物体的运动跟踪。
Premiere Pro将自动分析视频中的物体运动，并生成关键帧轨迹。
步骤7：调整跟踪结果分析完成后，你可以在运动跟踪窗口中查看跟踪结果。
如果跟踪不准确，可以通过调整跟踪区域或修改跟踪参数来改善跟踪效果。
点击"应用"按钮，将跟踪结果应用到视频素材中。
步骤8：添加特效或替换内容跟踪完成后，你可以在主程序面板中进行后期编辑。
你可以通过在视频素材上添加效果、遮罩或替换内容，使物体看起来与背景更加融合。
一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法
立前 帧感兴趣 运 动对 象与 当前帧 中各运 动对 象的 帧 间向量来跟 踪 当前 帧 中感 兴趣 的视 频对 象。 验 结 果表 明 ，该 算 法可行 ，而且 由 于该算 法 简单 、计算 复杂度 小 ，能很 好地 满足 实时监 控 系统
中 对感 兴趣运 动对 象的提 取 与跟 踪 。
键词：图像分割；边缘检测；跟踪算法；运动对象 关
由 图分 类号 ：Ｔ ３ Ｐ ９ ｌ
文献 标识码 ：Ａ
Ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏｎ ａｎ ｒ ｃ ｉ ｆ ｔ ｏ ｏ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｄ ｔ ａ ｋ ｎｇ ｏ
ｍｏ ｉｇｏ ｊｃｓ ｎｖｄ ｏｓｑ ｅ ｃｓ ｖｎ ｂｅｔ ｉ ｉｅ ｅ ｕ ｎ ｅ
文献… 采用形态学和运动预测模型来进行分割 ， 依次完成特征提取、 特征匹配和运动分析 ３ 个步骤。ｈ ｍ Ｔｏ ａ ｓ 等提 出的 分割算 法是 基于 模 式识 别和 对象跟 踪技 术 ， Ｊ在视频 对象运 动量 较 大时 也能 达到较 好 的分割 效果 。
另外 ，视 频场景 中往 往存 在 多个运 动 对象 ，我们 只对其 中一个 或 几个运 动 对象感 兴趣 ，因此需 要对 感兴趣 的运 动对 象进行跟 踪 。传统 的跟踪 方法 通常 使用 Ｋ ｌ ｎ滤波 器或者 条 件概率 来 计算 和预 测刚 体 目标 的运 ａｍａ 动 。在运动 对象 被遮 挡和 发生 变 形的情 况 下 ，这 种跟踪 方法不 利于 视频 运动 对象 的 实时跟 踪 。 】
视频目标检测与跟踪技术的研究
视频目标检测与跟踪技术的研究随着数字化、智能化技术的飞速发展，人们对于信息的获取和利用方式也越来越多样化，其中视频技术的广泛应用，成为当前社会生产力和科技进步的重要标志之一。
而对于视频技术的研究与应用，目标检测与跟踪技术无疑是其中重要的一环。
本文将从视频目标检测与跟踪技术的定义、原理、分类、应用和未来发展等方面进行介绍和探讨。
一、视频目标检测与跟踪技术的定义目标检测与跟踪技术是指利用计算机视觉的相关技术，对视频中的目标进行定位和追踪的一种方法。
目标检测与跟踪技术通过对视频数据进行处理与分析，提取其中的目标信息，并将其与背景分离，经过一系列的处理后得出目标的位置、状态等信息，从而实现视频中的目标定位和追踪。
二、视频目标检测与跟踪技术的原理视频目标检测与跟踪技术的原理与计算机视觉领域中的图像处理技术有关，主要包括目标检测、目标跟踪和对象识别三方面。
1. 目标检测目标检测是指利用图像分析技术，检测视频中的目标是否存在，并确定该目标的位置、大小等信息。
通常，目标检测技术可以分为两种类型：一类是基于传统特征的方法，包括边缘检测、色彩变化检测等传统图像处理技术；另一类是基于深度学习和人工智能的方法，利用深度神经网络进行特征提取和检测，从而提高目标检测的准确性和效率。
2. 目标跟踪目标跟踪是指在目标检测的基础上，持续追踪目标的位置、大小、速度等参数，并依据这些参数进行目标的预测和跟踪。
目标跟踪涉及的技术有多种，包括相关滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等。
3. 目标识别目标识别是指对目标进行分类和识别，并将其与已有的目标数据库进行比较，采取相应的处理方法。
目标识别技术有多种，包括特征提取、模板匹配、深度学习等。
三、视频目标检测与跟踪技术的分类视频目标检测与跟踪技术根据其实现的方式和应用领域，可以分为多种类型，主要有以下几种：1. 基于运动的目标检测与跟踪技术基于运动的目标检测与跟踪技术是指利用运动检测的方法，针对视频中的运动目标进行定位和跟踪。
AE 中的运动跟踪技术
AE 中的运动跟踪技术运动跟踪技术（Motion Tracking）是 Adobe After Effects（以下简称AE）中一个非常重要的功能，它使得我们能够将图像或视频中的运动轨迹与虚拟元素进行精确地结合。
本文将带领大家了解 AE 中的运动跟踪技术以及如何使用它来提升创作效果。
首先，我们需要明确，运动跟踪技术可以帮助我们在视频中查找、分析和跟踪出一个或多个特定的移动对象。
这些对象可以是人物、车辆、标志物等。
通过这项技术，我们可以掌握运动的速度、方向、形态等信息，以便在后期制作中做出精确的虚拟插入和特效合成。
在 AE 中，运动跟踪主要有两种方法：一种是点跟踪（Point Tracking），另一种是区域跟踪（Area Tracking）。
点跟踪适用于对视频中的一个或多个特定点进行跟踪。
首先，我们需要选择一个参考点，比如一个明亮的亮点或一个对比度较高的角点。
然后，AE 将会分析视频帧中参考点的位置，并通过算法计算出这个点在每一帧中的移动轨迹。
通过这种方式，我们可以将跟踪到的点与特效素材进行精准组合，使得特效与视频场景完美融合。
区域跟踪则更加复杂一些。
它适用于对一个运动的物体或区域进行跟踪。
区域跟踪的原理是根据像素的颜色、对比度和纹理信息来识别并跟踪物体的边缘。
在 AE 中进行区域跟踪，通常需要手动绘制一个边框或选择一个区域，然后 AE 会自动跟踪这个区域在视频帧中的移动。
与点跟踪相比，区域跟踪能够提供更准确的运动轨迹，但也需要更多的时间和精力来调整和优化。
为了更好地使用运动跟踪技术，以下是一些实用的技巧和注意事项：1. 选择适合跟踪的特征点或区域，比如高对比度、明亮或标志性的特征。
2. 在跟踪前，优化视频素材的质量，保证画面的清晰度和稳定性。
3. 当物体或区域在视频中移动过快或过长时，可以分解成多个短时间段进行跟踪。
4. 对于复杂的跟踪场景，可以使用多个特征点或区域进行组合跟踪，提高准确性。
5. 运动跟踪的结果可能不是完美的，需要手动进行微调和修正。
视频剪辑中的图像跟踪技巧
视频剪辑中的图像跟踪技巧视频剪辑是一项常见且重要的任务，而图像跟踪技巧在其中起着至关重要的作用。
Adobe Premiere Pro软件是专业人士和业余剪辑师经常使用的强大工具，它提供了一系列的图像跟踪功能，使得在剪辑过程中添加、修改和跟踪图像变得更加容易和高效。
本文将介绍一些在视频剪辑中使用Adobe Premiere Pro的图像跟踪技巧，帮助您提高剪辑效果和工作效率。
1. 添加图像跟踪效果图像跟踪效果可以让您在视频中添加各种特效，如以文字、图标或其他元素跟随运动的物体。
要添加图像跟踪效果，请选择要进行跟踪的素材，然后在“效果”面板中找到“移动”或“变形”类型的效果。
将效果拖放到时间轴上的素材上，然后在“效果控制”面板中调整参数，以实现所需的效果。
通过调整参数，您可以控制图像在视频中的运动轨迹和速度。
2. 调整跟踪区域在图像跟踪过程中，往往需要对跟踪区域进行调整，以确保准确追踪目标对象的位置和运动。
在Adobe Premiere Pro中，可以使用矩形或椭圆形遮罩工具来调整跟踪区域。
选择要调整的跟踪效果，在“效果控制”面板中找到“跟踪区域”选项。
使用遮罩工具绘制或调整跟踪区域的形状和大小，确保它准确地覆盖目标对象。
3. 使用关键帧进行复杂跟踪当需要在视频中进行复杂的图像跟踪时，使用关键帧可以提供更大的灵活性和控制性。
关键帧可以在时间轴上设置图像的位置、旋转、缩放等属性，从而实现更加复杂的图像跟踪效果。
要使用关键帧进行复杂跟踪，请选择要进行跟踪的素材，然后在“效果控制”面板中找到相应的属性项。
单击属性项旁边的小钻石图标，即可添加关键帧。
在时间轴上移动和调整关键帧，以实现所需的跟踪效果。
4. 应用速度曲线速度曲线可以让您更好地控制图像跟踪的速度和动态效果。
通过调整速度曲线，您可以实现平滑的加速、减速或停顿效果，使得图像跟踪更加自然和流畅。
在Adobe Premiere Pro中，可以使用“速度”面板上的速度曲线工具进行操作。
如何使用Premiere Pro进行画面稳定和运动跟踪
如何使用Premiere Pro进行画面稳定和运动跟踪在影视制作过程中，画面的稳定和运动跟踪技术被广泛应用。
Adobe Premiere Pro作为一款专业的非线性视频编辑软件，提供了强大的画面稳定和运动跟踪工具，能够帮助我们更好地处理不稳定的画面和追踪运动的对象。
一、画面稳定在拍摄过程中，由于拍摄设备的震动或主体的运动等因素，往往会导致画面出现抖动或晃动的情况。
为了解决这个问题，使用Premiere Pro进行画面稳定是一个非常好的选择。
1. 导入素材首先，我们需要将需要稳定的素材导入到Premiere Pro中。
可以通过“文件”-“导入”-“媒体”来导入视频素材。
2. 新建序列在导入素材后，我们需要新建一个序列来进行画面稳定操作。
可以通过右键点击素材，选择“新建序列”来创建一个与素材参数相匹配的序列。
3. 应用稳定在新建的序列中，将需要稳定的素材拖放到时间轴中，并选中该素材。
然后点击顶部工具栏中的“效果控制”面板，找到“变形”效果，并将其应用于选中的素材。
4. 调整参数在应用了“变形”效果后，可以在“效果控制”面板中调整相关参数来达到画面稳定的效果。
常见的参数包括：“扭曲”、“平滑”、“上边框”和“下边框”。
通过调整这些参数，可以确保画面在稳定后，不会出现边框裁剪或画面拉伸的情况。
5. 渲染和预览在完成参数调整后，可以通过点击顶部工具栏中的“渲染”按钮来渲染稳定的画面，并在“源监视器”或“程序监视器”中进行预览，以确保画面稳定的效果达到了预期的要求。
二、运动跟踪运动跟踪是指通过软件自动追踪素材中的一个或多个运动对象，并在追踪过程中跟踪对象的位置变化，从而在后期编辑中进行特定处理，如添加特效或文字等。
1. 导入素材同样，首先需要将需要进行运动跟踪的素材导入到Premiere Pro中。
2. 创建跟踪数据在时间轴中选中素材后，点击顶部工具栏中的“效果控制”面板。
然后在“效果控制”面板中找到“运动”效果，将其应用于选中的素材。
AE中的运动跟踪技术：将图像和视频元素与实物对齐
AE中的运动跟踪技术：将图像和视频元素与实物对齐简介：AE（After Effects）是一款强大的视频编辑和特效制作软件，广泛应用于电影、电视剧和广告等领域。
其中，运动跟踪技术是AE的一项重要功能，它可以将图像和视频元素与实物对齐，使其在画面中更加真实和逼真。
本文将详细介绍AE中的运动跟踪技术，并提供使用该技术的步骤和示例。
一、什么是运动跟踪技术？运动跟踪技术是一种通过分析视频中的动态物体，跟踪其运动轨迹并将图像和视频元素与其对齐的技术。
它可以通过对目标进行像素级别的追踪，实现在运动物体上添加特效、合成图像等操作，并使其在画面中与实物融为一体。
二、AE中的运动跟踪技术步骤：1. 准备工作：首先，需要导入所需的素材文件，包括原始视频、要跟踪的物体和要添加的元素。
确保素材文件的格式和分辨率与项目设置相匹配。
2. 创建新合成：点击“文件”菜单下的“新建”选择“合成”，设置合成的宽度、高度、帧速率等参数，以适应需要添加元素的视频。
3. 导入素材：将需要跟踪的物体导入到AE中。
点击“文件”菜单下的“导入”选择“文件”，在弹出的文件对话框中选择所需的物体文件，点击“确定”将其导入到AE项目面板中。
4. 运动跟踪：选中导入的物体文件，在AE界面右侧的“效果与预设”面板中搜索并应用“运动跟踪器”效果。
将鼠标放在物体文件上，按住鼠标右键选择“跟踪相机”或“跟踪点”，AE会自动进行运动跟踪，生成跟踪数据。
5. 对齐元素：选中要添加的元素，点击“图层”菜单下的“新建”选择“相机”或“Null对象”，将元素与跟踪数据对齐。
通过调整相机位置或Null对象的位置和角度，使元素与跟踪的物体在画面中对齐。
6. 添加特效：在元素对齐后，可以在AE中应用各种特效、调整图像颜色、增加文字等。
通过选中元素图层，点击“效果与预设”面板中的相应效果，调整参数以达到预期的效果。
7. 渲染和导出：在完成特效制作后，点击“合成”菜单下的“添加到渲染队列”，进入渲染设置界面。
利用Matlab进行视频处理和运动跟踪
利用Matlab进行视频处理和运动跟踪近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，视频处理和运动跟踪已成为计算机科学领域的重要研究方向。
而Matlab作为一款强大的科学计算软件，被广泛应用于相关领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行视频处理和运动跟踪，并且探讨其在实际应用中的潜力。
一、视频处理1. 视频读取和显示Matlab提供了一系列函数用于读取和显示视频。
通过使用VideoReader函数，可以方便地读取视频文件，并使用implay函数进行播放。
同时，通过imshow函数还可以在Matlab中显示视频帧。
2. 视频滤波和降噪在视频处理中，滤波和降噪是常见的操作。
Matlab提供了多种滤波器和降噪算法，如中值滤波、高斯滤波等。
可以根据具体的需求选择合适的算法，并将其应用于视频帧中。
3. 视频分割和背景提取视频分割是一项重要的视频处理任务，它可以将视频中的目标从背景中提取出来。
Matlab提供了多种视频分割算法，如基于像素的方法、基于区域的方法等。
通过使用这些算法，可以实现视频中的目标检测和背景提取。
4. 视频增强和特效添加Matlab可以通过图像处理技术实现视频增强和特效添加。
例如，可以使用直方图均衡化算法增强视频的对比度，并使用融合算法给视频添加特效。
这些操作可以提升视频的观赏性和应用价值。
二、运动跟踪1. 运动目标检测在运动跟踪中，首先需要进行运动目标的检测。
Matlab提供了多种目标检测算法，如基于背景差分的算法、基于滤波器的算法等。
这些算法可以帮助我们从视频中找到运动目标，并实现目标的定位和识别。
2. 运动轨迹跟踪一旦得到运动目标的位置信息，就可以使用运动轨迹跟踪算法对目标进行跟踪。
Matlab提供了多种运动轨迹跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的算法、基于粒子滤波的算法等。
通过这些算法，可以实现对目标的准确跟踪和运动轨迹的预测。
3. 运动分析和参数提取运动跟踪不仅可以实现对目标的跟踪，还可以进行相关的运动分析和参数提取。
视频剪辑中的运动跟踪技巧与应用
视频剪辑中的运动跟踪技巧与应用现代社会，随着科技的发展和智能手机的普及，视频剪辑已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在视频制作中，运动跟踪技术的应用越来越普遍。
本文将介绍运动跟踪技巧的基本概念、应用场景以及操作步骤，帮助读者更好地使用这一功能来创造出精彩的视频作品。
一、运动跟踪技巧的基本概念1.1 运动跟踪的定义运动跟踪是指对视频中的运动对象进行实时追踪和分析的技术。
通过运动跟踪，我们可以追踪物体的位置、速度、姿态等信息，从而实现对视频素材的更精细处理。
1.2 运动跟踪技术的原理运动跟踪技术的原理是通过计算机视觉和图像处理算法，将视频中的运动对象与背景进行分离，然后根据运动对象的变化轨迹进行跟踪和分析。
二、运动跟踪技巧的应用场景2.1 电影特效中的运动跟踪电影中使用运动跟踪技术可以将虚拟场景和真实场景进行混合，通过运动跟踪技术，可以实现特殊效果的创造，例如让人物在快速移动中飞过城市等。
2.2 运动广告中的运动跟踪在运动广告中，我们经常看到运动员精准地投篮、接球等动作，这些都是通过运动跟踪技术实现的。
运动跟踪可以记录运动员的动作轨迹，并将其与广告视频进行融合，使观众体验到更真实的运动场景。
2.3 运动教学中的运动跟踪运动跟踪技术在运动教学中也有广泛的应用。
通过运动跟踪，教练可以准确地分析学员的动作，找出问题并加以修正，从而提高学员的训练效果。
三、运动跟踪技巧的操作步骤3.1 导入视频素材在视频剪辑软件中，首先需要导入需要进行运动跟踪的视频素材。
可以通过拖拽文件或者选择文件导入的方式将视频导入到软件中。
3.2 选择运动对象在进行运动跟踪之前，需要选择一个运动对象作为跟踪目标。
在视频剪辑软件中，可以使用移动框或者遮罩工具将运动对象选中。
3.3 设置跟踪参数在设置跟踪参数时，需要根据具体需求调整参数。
常见的跟踪参数包括追踪的时长、准确度等。
3.4 进行跟踪与分析设置好参数后，就可以进行跟踪与分析了。
视频剪辑软件会根据选定的运动对象进行视频素材的分析和处理，生成跟踪效果。
视频镜头跟踪技巧 利用Adobe Premiere Pro的运动跟踪功能
视频镜头跟踪技巧：利用Adobe PremierePro的运动跟踪功能Adobe Premiere Pro是业内最受欢迎的视频编辑软件之一，它提供了一系列强大的功能，可以帮助我们完成各种复杂的编辑任务。
其中，运动跟踪功能是一项非常实用的技巧，它可以帮助我们在视频中准确地跟踪和定位特定对象的移动。
本文将介绍如何在Adobe Premiere Pro中使用运动跟踪功能。
首先，打开你想要编辑的视频项目并导入素材。
选择一个你希望跟踪的镜头，在时间轴中将其拖动到一个新的轨道上。
接下来，进入“效果”面板，在搜索栏中输入“运动跟踪”，然后拖动“运动”效果到你的镜头上。
运动效果将自动应用到镜头上，并打开一个新的跟踪控制面板。
在跟踪控制面板中，点击“立即分析”按钮，Premiere Pro将使用视频中的关键帧来分析镜头中的运动轨迹。
这个过程可能需要一些时间，具体取决于你的计算机性能和视频的复杂程度。
一旦分析完成，你将看到一个跟踪数据图表，在下方有一个跟踪结果预览。
在预览中，你可以看到一个跟踪框，它会跟随你在视频中选择的对象。
如果跟踪框没有准确地捕捉到你想要跟踪的对象，可以手动调整跟踪框的位置和大小，以确保它准确地覆盖到被跟踪的对象。
一旦你满意跟踪框的位置和大小，你可以点击“应用”按钮，Premiere Pro将自动创建一个运动效果的关键帧，这将在视频中创建一个运动跟踪效果。
你可以通过更改关键帧的属性来进一步调整效果，比如调整位置、旋转、缩放等。
运动跟踪功能不仅可以用于固定的对象，它还可以用于跟踪移动的对象。
例如，如果你想跟踪一个移动的汽车，你可以选择一个镜头中的汽车，并使用运动跟踪功能来追踪它的运动轨迹，然后在视频中添加特效或文字，使其伴随着汽车移动。
此外，运动跟踪功能还可以用于修复镜头晃动或抖动的问题。
在一些拍摄条件下，摄像机的晃动会导致画面不稳定，这会对观看体验产生负面影响。
通过运动跟踪功能，你可以选择一个晃动的镜头，并使用运动效果来稳定画面，从而提高观看质量。
实现画面追踪效果 Final Cut Pro运动跟踪技巧
实现画面追踪效果：Final Cut Pro运动跟踪技巧Final Cut Pro是一款功能强大的视频编辑软件，提供了许多专业级的特效功能，其中之一就是运动跟踪技巧。
运动跟踪是一种通过自动检测视频中的特定对象并对其进行跟踪来实现的效果，使得我们可以在对象移动的过程中对其添加特效、文字或图形等元素。
以下是一些实用的Final Cut Pro运动跟踪技巧，帮助您在编辑过程中实现更出色的画面追踪效果。
1. 开启运动跟踪器首先，打开Final Cut Pro并导入要编辑的视频素材。
在导入素材之后，选择要添加运动跟踪效果的视频片段，然后点击顶部工具栏中的“效果”按钮，在下拉菜单中选择“运动”选项。
接着，在“运动”选项的下拉菜单中选择“跟踪器”，即可开启Final Cut Pro的运动跟踪功能。
2. 设置跟踪区域在开启运动跟踪功能后，您需要选择要跟踪的对象区域。
在跟踪器窗口的右侧，您会看到一个方框图标。
点击该方框图标后，您可以通过拖动和调整方框的大小来选择要跟踪的对象。
确保选取的对象区域在整个视频片段中保持稳定，以获得更准确的跟踪结果。
3. 运行跟踪在选择了要跟踪的对象区域后，点击跟踪器窗口底部的“分析”按钮来开始跟踪。
Final Cut Pro会自动分析视频片段中对象的运动，并生成一个跟踪轨迹。
跟踪过程可能需要一些时间，具体时间取决于您的计算机性能和视频片段的复杂程度。
4. 添加特效、文字或图形当跟踪过程完成后，您就可以在对象移动的过程中对其添加特效、文字或图形等元素。
首先，在跟踪器窗口底部的“转到指定时间”栏中输入您想要添加效果的时间点，然后点击“转到”按钮。
接着，在时间轴上选择要添加效果的帧，在顶部工具栏中选择“效果”按钮，并选择您想要添加的特效、文字或图形等。
5. 对效果进行调整一旦添加了特效、文字或图形等元素，您可以进一步对其进行调整以获得更完美的效果。
在屏幕右侧的“控制”窗口中，您可以找到各种调整选项，例如元素的大小、位置、透明度等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浙江太学学报（工学版）湖址：ｗｗｗ．ｊｏｕｒｎａｌｓ．茹ｊ¨．ｅｄｕ．ｃｎ／ｅｎｇ
作者简允：孙志海（１９８卜一）。男，福建漳州人．博士生。主要从褰视频运动对象分割的研究。Ｅ—ｍａｉｌ＃ｅｅｓ抽＠１６３．ｃｏｍ
透承联系人ｉ寒善安，男，教授，媾导。Ｅ．ｍａｉｌ；∞ａ＠ｏ鼢．霹ｕ．ｅ矗ｕ。ｃｎ
万方数据
浙 江 大 学 学 报（工学版＞
频运动对象努裁浆算法，毽褫蓑运凄薄象惠囊分割 的闻题还没完全薪决。实时自动分箭视频语义对象 的难点有：对复杂场景快速准确的背景建模；环境变 化及噪声影响算法的鲁棒性；算法通用性夔，复杂 斡分割算法潢是不了应鼹酶实畦性要求；多运动对 象戆分割及鼹踪》７３对分割算法挺毒了更离酌要求．
收藕日期：２００７一０４ｒ ２７．
（３）
式中：系数ａ影响着背景缓存平滑滤波的程度及更 新的速度，ａ取值区间为［ｏ，１］．根据经验，取值在 ［ｏ．０５，ｏ．１］区间时背景更新效果较好．一般以获取 的第一帧图像作为初始背景． ２．２变系数空域滤波
根据背景差技术可以快速地区分前景（视频运 动对象）和背景区域的特点，将当前帧厂（ｚ，ｙ，以）与 更新所得背景Ｂ（ｚ，ｙ，“）相减得背景差图，记为
Ａｂｓ薯ｒａｃｔ：Ｅｆｆｅｃ毫ｉｖｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｗａｓ ｍｏｄｅｌｅｄ ｂｙ ａｃｃｌ王ｍｌｌｌａｔｉｖｅ赫ａｍｅ－ｔｏ—ｆｒａｍｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｅｅｓ，ａｎｄ ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ． Ａ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ８ｐａｔｉａｌ“ｌｔｅｒ ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎ。 ｔｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｃｏｕｌｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｂａｃｋｇｆｏｕｎｄ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｌｎａｇｅ ａｎｄ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄ ｒｅｇｉｏｎ ｈａｓ 猕ｕｅｈ蕊ｏｆ￡ｓｐａ专ｉ教ｌ ｅ。ｎ娃ｅｅｔｉｖｉｔｙ．Ａｎ ｉ轻ｌｐｒｐｖｅｄ Ｏｔｓ醢一ｂ程ｓｅ矗ｓｅｇｌｎｅ曹妓ａ皇ｉｏ珏ｆｎｅｔｈｏ矗ｗ毅ｓ ｐｒｅｓ￡ｎｔ矗ｔｏ ８ｃｅ醢ｒｉ睦ｅｌｙ 毛ｈｒｅｓｈｏｌ矗ｔ｝捷ｂａｃｋｇ＃ｏｕｎｄ鑫ｉｆｆｅｒｅ狂ｅｅ ｉｚｎａｇｅ。 Ｍｏｒｐｈｏｉｏｇｉｅａｌ ｏｐｅｒ氇ｔｉｏ芏１ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｅｘｔｌ｜ａｅｔｉｎｇ ｃｏｎ毒ｏｕｒｓ ｏ｛ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔｓ． Ａｆｔｅｒ ｇｅｔｔｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｔｏｕｒｓ ｏｆ ｍｏＶｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔｓ，ｒｅｇｉｏｎ ｇｒｏｗｉｎｇ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｌｏｃａｔｅ ｔｈｅ ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄ ｒｅｇｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｃｔａｎｇｌｅ ｃｅｎｔｒｅ ｗ杜ｓ ｓｅｅｎ ａｓ ｔｈｅ ｎ１８ｓｓ ｃｅｎｔｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏＶｉｎｇ ｏ逆ｅｅｔｓ。奈压ｏｖｉｎｇ ｏ毽ｅｃｔｓ ｗｅｒｅ ｔｒ８ｅｋｅｄ ｕｓｉ珏ｇ ｍｉｎｉｍ鑫ｌ Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ ｄｉｓｔａｎｅｅ ａｎｄ ｔｈｅ擞ｏｔｉｏｎ ｔｒ面ｅｃ童ｏｒｉｅｓ ｗｅｒｅ ａｌｓｏ ｐ鑫ｉ狂重ｅｄ＋ Ｅｘｐｅｒｉ￡ｎｅｎｔａｌ芏｝ｅｓ娃ｌｔｓ ｓｈｏ、酽ｅ建专ｈ鑫专ｐｒｏｐ。ｓｅ建曩ｌｇ。ｒｉｔｈｌ致ｗａｓ ｅ｜壬￡ｅ专ｉＶｅ ａｎ纛ｅｆｆｉｅｉｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａＩ ｆｉｌｔｅ。
Ｂｄ（ｚ，ｙ，“）＝ｌ／（ｚ，ｙ，“）一Ｂ（ｚ，了，“）Ｉ． （４） 从试验结果来看，如果直接对Ｂ。（ｚ，３，，“）进行 二值化操作，所获得的视频对象平面大多具有空域 不完整特性，所以需对背景差图像进行空域滤波， 使视频对象平面保持空域连通性．常见空域滤波器 有均值滤波器、中值滤波器及拉普拉斯滤波器等， 但这些滤波器均有其各自的适用场合，直接采用某 种滤波器对背景差图像进行滤波并不一定能获得理 想的效果．建立在对以上这几种滤波器滤波效果分 析的基础上，本文给出了一种新型的变系数空域滤 波器（ｖａｒｉａｂｌｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｆｉｌｔｅｒ，ＶＣＳＦ）掩 模．考虑有意义掩模的最小尺寸为３×３，图２显示 了变系数空域滤波器掩模的两种形式，其中叫为待 整定的系数，取值为硼≥１，当叫一１时，该滤波器 即还原为常规的均值滤波器．
ｒｉｎｇ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｕｐｄａｔｅ
视簇运囊辩象分割及蹉踩缝子繁个巍觉鉴撬系 统的最底层，是各释后续高级处璩辩视频分橱“ｊ、 视频编码［２］、视频梭索ｃ３］以及视频艘控Ｈ１等的基础． 运动附象分割是指从视频流中实时提取出运动对 象，蒋运费对象鼹踪剃是指对嚣糠遴行连续的跟踪 叛确定萁运囊孰迹．尽管文献［５～？３报道了有关视
飓啪啪一滢篡班。吖ｂ’弩川Ⅺ，
（１）
ｆＤ（ｚ，ｙ，如一１）＋１，Ｆ（ｚ，岁，‘打）＝
Ｄ（搿，ｙ，如）一｛ ｏ，Ｄ（ｚ，ｙ，以一１）＜Ａ，
（２）
｝０，其德。
式（２）表示当菜位警像素的帧间羞异较小时，使
Ｄ（搿，ｙ，“）加ｌ，否则Ｄ（ｚ，了，“）赋值为Ｏ，表示该
像素的帧间差异比较大，｜；【记录每个像素差异积累
２视频运动对象分割
２。ｌ 自逶庭鹜豢建模 设有Ｍ帧视频序列，（ｚ，ｙ，￡ｔ），厂（ｚ，∥，如），
…，，（ｚ，ｙ，￡Ｍ），取，（ｚ，３，，￡，）为基准图像，则一幅 差异积累图像是由将基准图像和视频序列膀续图像 进行怼毙褥到的［１”．当基准匿像蠢序甍中图像之 间在某个像素位置上出现一次较小差异就令计数器 计数一次，这种计数器在差异积累图像每个像素的 位置上都有一个．当第矗帧图像与基准图像相比较
Ｂａｉｌｏ等人［８３从算法实时性角度出发，利用高斯分 布特性构建趱适应背景更新模型，实现了对视频运 动对象的分裁，貌类算法需要信计镜头嗓声或静止 背景中由噪声所引起的方差，算法自适应獠度较不 理想．Ｙａｎｇ等人［９０利用视频像素水平及帧水平特 性有选择地更新背景模型，然后采用形态学后处理 方法对税簇运羲对象送行分割，该算法对瑟豫 ＲＧＢ颜色空间的三维数据均进行了处理，当视频 窗口变大时，算法处理速度成倍下降，影响实时 性．Ｃｈｅｎ等人［１０］提出了一种采用背景记泶技术恢 复背景区域，结合背景差穗邻帧差信息分割裰频运 动对象的算法，该算法魏采没有准确酶前景物俸分 割，背景记泶技术得到的背景信息则不可熊，反而 影响了下一帧运动对象分割的准确性．
第４２卷第９期 ２∞８年９月
浙 江 太 学 学 报《工学版）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ）
ｌ×）｛：１０。３７８Ｓ／ｊ，ｉｓｓｎ。ｉ￥０８—９７３Ｘ。２００８．Ｏ§，０３ｅ
Ｖ０１，４２ Ｎｏ．９ 辍ｐ．２００８
多视频运动对象实时分割及跟踪技术
万方数据
第９期
孙志海，等：多视频运动对象实时分割及跟踪技术
的深度．设当前背景的更新模型为Ｂ（ｚ，ｙ，“），则 当Ｄ（ｚ，ｙ，“）积累至Ａ值时（其中Ａ＞ｏ），相应位置 的背景像素值可根据式（３）进行自适应更新，对 Ｄ（ｚ，ｙ，如）为。的点则不更新背景像素值，保持原 背景像素值不变． Ｂ（ｚ，ｙ，￡＾）一口·厂（ｚ，ｙ，“）＋（１一口）·Ｂ（ｚ，ｙ，“一１）
孙志海，朱善安
（浙江大学电气工襁褥鑫逶建费景建横，采惩背景差鲶方涟梭弱鬟凝运动砖彖医壤。设｛中了一释变
系数豹空域滤波器，有效建对鹜爨戆霸豫送行了增强，使获褥豹褪频避动对象透蠛更舆有空域连通籍馁。绦出了
一种改进的基于（）ｔｓｕ法的自适应湖傅化方法，能剪准确地对背景差蹦像进行阈值化．莱闱形态学边界提取技术
图１ 多视频落幼对象实时分割及跟踪技术框架
Ｆｉｇ．１
Ｆｒａｍｅ ｏｆ ｒｅａ卜ｔｉｍｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ 专ｅｅｈｎ遗硅ｅ ｏｆ嚣ｌ娃ｌｔｉｐｌｅ拍ｏｖｉｎｇ ｏ玛ｅｃｔｓ ｉｎ ｖｉｄｅｏ ｓｅ一
时，差异积累图像巾一个给定像素的输入项给出在 此位置上对应的像素与基准图像中同一位置的像素 闯灰囊级变化的次数。蘧羞时闻懿簧耨，差异积累 图像可视为一个像素值在动态更新的矩阵Ｄ（。，ｙ， 缸），差异大小是根据某阈值Ｔｆ设定好的．如取第 愚一ｒ帧图像，（ｚ，∥，“一，）为求取蒺异积累图像的参 考帧，刘当前帧，（。，∥，改）与参考帧，（ｚ，了，如一，） 之闺的差异图像Ｆ（ｚ，了，岛）戳及差异积累囊态矩 阵Ｄ（工，ｙ，如）分别如式（１）、（２）所示，通过分析羡 异积累动态矩阵来决定某像素属于前景或背景：
中图分类号：ＴＰ３９１．４１
震献标识码：Ａ
文章编嚼：１００８—９７３Ｘ（２００８）０９—１６３１一０５
Ｒｅａｌ一量耋Ｉ麓ｅ ｓｅｇｌ魏ｅ娃垂ａ鼍ｉｏ珏ａｎｄ 耄ｒ鑫ｃｋｉ鼗ｇ耄ｅｃｈｎｉｑ珏ｅ Ｏｆ薹ｎｕｌｔｉｐｌｅ
ｌｎ◇Ｖｉｎｇ ｏ喵ｅｅ惦 ｉ珏Ｖｉｄｅｏ ｓｅｑｌ重ｅ珏ｃｅ
ＳＵＮ Ｚｈｉ—ｈａｉ，ＺＨＵ Ｓｈａｎ—ａｎ ｔｃｏｌｌｅｇ毫。ｆ Ｅ｝￡ｃｔｒｉｅ馥ｔ Ｅ豫ｇ该ｅｅｒｉＡｇ，ｚｈ鲤；ｉ鼢ｇ Ｕ锋ｉ暂ｅｒｓｉｔ》，Ｈ叠携ｇｚ｝ｍ鞋３气ＱＱ：弧，Ｃｈｉ戳）
形式很适用于对背景差图像的滤波． 在使用滤波器之前需先整定叫值，这里铷的
整定可采用两种方法：一是直接观察对应系数滤波 图像阈值化后的效果；二是根据最大类间方差的原 理，比较不同叫系数下滤波图像在特定阈值下的类 间方差［１ ２｜，从而整定似值．
图３为对ＭＡＴＬＡＢ提供的Ｖｉｐｔｒａｆｆｉｃ视频测 试序列（１６０×１２０，１５帧／ｓ）的第６８帧图像采用不 同空域滤波器及阈值化后的效果示意图．为了更有 效地进行比较，所选择的视频帧里含有一辆黑色的 车辆，其与背景的对比度明显不如视窗里的白色车 辆．从图３（ｄ）可以看出，直接对第６８帧的背景差 图像进行阈值化，其运动对象平面内部存在比较多 的空洞，特别是黑色车辆，这将直接影响视频运动 对象下一步的分割定位；在图３（ｅ）中，由于均值滤 波器的平滑效果，视频运动对象即三辆小车的内部 空洞面积相比图３（ｄ）有所减小；从图３（ｆ）可看出复 合拉普拉斯滤波操作不但没有减少空洞区域，反而 增加了背景差图像的高频分量；图３（ｇ）则为采用 ＶＣＳＦ滤波器的效果，其视频运动对象的空域连通 性对进一步分割定位非常有利．