导读:本文包含了面向视频对象论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:运动对象,聚类,主颜色直方图,边方向直方图
面向视频对象论文文献综述
谭天,韩建平,陈龙飞[1]（2014）在《面向监控视频检索的关键运动对象提取》一文中研究指出该文提出了一种基于运动对象外观模型的分层聚类算法,用于从对应同一轨迹的运动对象序列中提取关键对象。采用边方向直方图和主颜色直方图描述运动对象的特征,兼顾形状和颜色特征的全局与局部变化。实验表明,使用该方法提取的关键对象数量较少,且能较好地反映运动目标的形态变化。(本文来源于《杭州电子科技大学学报》期刊2014年02期）
李欣杰,杨筱雯,马之力[2]（2013）在《游戏的力量:视频游戏教学法用于面向对象编程教学》一文中研究指出这篇文章主要研究了基于视频游戏的教学方式是否有助于面向对象编程课程的教学。在研究中,我们采用了定量与质性的究方法,对计算机专业的学生与非计算机专业的学生分开调查,其中包括一部分视频游戏玩家和非视频游戏玩家。通过调查问卷的反馈,我们发现大部分的学生是愿意接受视频游戏教学法的。最后我们邀请计算机专业的学生与非计算机专业的学生参与我们设计的实验,实验结果表明,视频游戏教学法有助于学生理解面向对象编程。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2013年22期）
罗国中[3]（2013）在《面向低质量视频的目标对象的超分辨率重建技术研究》一文中研究指出随着科学技术的发展,越来越多的智能技术应用到日常生活中。人们对图像获取设备的分辨率要求也越来越高。高分辨率图像能够提供目标的更多细节信息,对于图像的分析和处理有重要作用。目前有些智能手机的摄像头分辨率达到壹千万像素以上。但是在某些应用场合,由于光线物理器件、处理器性能、网络传输带宽或存储设备容量的限制,获取到的图像的分辨率往往是较低的。如果采取硬件更新的方法来提高分辨率会大大增加成本,因此如何在不更新硬件设施的情况下提高图像的分辨率逐渐成为研究的重点。视频监控系统是利用视频技术探测、监视设防区域并实时显示、记录现场图像的电子系统或网。通常获取的视频的质量较低,而且数据量大。因此利用目标分割技术,将视频中感兴趣的目标提取出来,再利用连续多帧的目标图像进行超分辨率重建,提高目标的分辨率。可以有效的减少对系统的分析时间和提高目标的可分辨能力。本文对视频监控系统中的图像增强,目标分割,目标超分辨率重建等关键问题进行了研究,并取得了一些研究成果。主要工作和研究成果如下:1.提出了一种自适应图像质量增强算法。视频中图像一般含有大量噪声和光线不均问题。该算法可以有效的自适应调整处理这两种情况。2.提出了一种基于LBP特征的codebook背景建模目标分割算法,可有效的增强算法在动态背景下的适应能力。3.提出了一种基于非局部的POCS超分辨率图像重建算法。传统的POCS算法都是围绕在如何取合适的PSF(点扩散函数),如何获得更好的插值放大图作为初始高分辨率图。本文算法引入图像的局部结构块相似性先验信息,对每次重建的结果进行约束优化。对合成图像和真实视频序列的仿真结果表明,该算法可以有效锐化图像边缘,并提高图像的视觉感观。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2013-10-01）
雷惊昊[4]（2012）在《基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析》一文中研究指出视频信息在多媒体信息当中占有非常重要的地位，然而由于视频数据冗余度高，在保证令人满意的视频质量的前提下提高压缩率成为决定多媒体服务质量的关键。面向对象的方法对于视频编码来说是一种强大和先进的方法。该方法的优点是可以大大降低视频的传输率。由于面向对象的视频编码方法需要大量的图像分析，如何解决因处理大量数据运算造成的实时性问题就显得尤为重要。细胞神经网络具有并行高速的特点的同时因其局部耦合的特性而特别适合于图像处理。因此，基于细胞神经网络的面向对象的视频编码技术的研究与分析，具有重要的学术价值和应用价值。本文介绍了细胞神经网络的基础概念和发展状况，讨论了细胞神经网络的动态范围及其稳定性，详细分析了面向对象的视频编码与细胞神经网络算法相结合的视频编码架构，提出了一种新的基于细胞神经网络算法的面向对象的视频对象分割算法。全文的主要工作如下：①介绍了细胞神经网络的基础概念、发展状况和硬件实现。分析了细胞神经网络的动态范围及其稳定性。为后续章节的研究工作奠定坚实的理论基础。②对基于细胞神经网络的面向对象的视频编码技术进行了介绍，详细分析了面向对象的视频编码与细胞神经网络算法相结合的视频编码体系结构，模拟实验表明该方法在保证实时性的同时可以降低视频的传输率。③提出了一种新的基于细胞神经网络算法的面向对象的视频对象分割算法。利用一种基于细胞神经网络局部自适应的机制来完成图像分割和边缘检测的方法，对视频中的运动矢量场进行处理，以完成对视频对象的分割。④最后对所提出的视频对象分割算法进行仿真实验和性能分析，结果表明通过将细胞神经网络算法与面向对象方法相结合，可以获得较为准确的分割效果和较高的运算效率。(本文来源于《重庆大学》期刊2012-04-01）
张小红,唐敏,蒋志成,童若锋[5]（2011）在《面向视频融合的视频对象运动去除》一文中研究指出针对前景视频对象的运动信息对视频融合结果真实感的影响,提出了一种基于视频对象轮廓曲线的曲率特征匹配的视频对象运动信息消除技术。通过提取对象视频的轮廓曲线,在尺度空间计算轮廓曲线的曲率并进行曲率特征匹配,从而得稳定得到块运动估计矢量;我们在计算全局运动矢量之前对块运动估计矢量进行过滤,提高算法的可靠性。实验表明,该算法能有效消除视频对象的运动信息。(本文来源于《第五届全国几何设计与计算学术会议论文集》期刊2011-11-11）
陈加强,祝远缓,林和平[6]（2011）在《面向对象视频传输协议》一文中研究指出随着网络视频在信息传播方面的地位逐渐提高,如何高效的进行网络视频传输成为亟待解决的问题。现有的视频传输协议对视频数据的格式没有严格规范,导致视频编码和解码器种类繁多,视频播放器的压力过大,传输系统各部分的不兼容问题日益突出。针对目前视频传输协议的不足,本文基于面向对象思想提出了一种视频传输协议。协议包括:网络实体之间交互操作方式的定义、报文中数据格式的规范以及协议与应用进程之间接口的定义。协议将解码后的视频数据直接提供给视频播放器,视频播放器不需要包含任何解码器,能有效提高播放速度,并且协议的各部分具有良好的可扩充性和可维护性。(本文来源于《2011年青年通信国际会议论文集》期刊2011-07-22）
史丽洁[7]（2011）在《面向视频对象的网格编码》一文中研究指出随着信息社会的发展,人们对多媒体通信的要求越来越高。而由于多媒体通信的信息量非常巨大,实现多媒体通信的费用也是非常庞大的。视频信息是多媒体通信中最丰富且数据量庞大的通信信息,人们对直观的视频信息的要求也日益增加。因此,必须增大视频信息数据压缩比,提高通信信道的带宽,才能用较低的通信费用实现多媒体通信。这样便引入了视频图像压缩编码技术,对视频数据先压缩再存储和传输,对视频图像的压缩编码成为了视频信息处理的一个重要任务。网格编码在无线通信中得到良好的应用,这种信道编码与调制技术相结合,可以得到良好的编码增益。网格编码也成功运用于视频编码的应用中,DT网格编码就是利用了Delaunay叁角形网格的优良几何特性,把视频图像自适应的划分成DT网格,目前已经被MPEG-4标准采用,并在视频编码方面得到良好的研究,正在逐渐改进发展并实施应用,欲得到更好的效果。要实现对视频信息的压缩编码,运动估计是一个不可忽略的过程。视频序列中各相邻图像帧之间具有很强的时间相关性,运动估计技术可以去除这种视频信息中的时间冗余。其准确性越好,解码的视频图像效果越好,最后生成的压缩码流的比特位数就越少,就可以使视频图像数据量的压缩比大大提升。正因为运动估计的重要性,运动估计算法以及其改进算法也是层出不穷,皆为得到更加良好的压缩比和可观的效率。本文改变了原有的运动估计的块匹配方法,欲改进块匹配引起的方块效应及其庞大的运算量。本文先采用DT网格技术描绘视频图像帧,并对传统的MV准则进行了改进,既保持了其适用于仿射变换预测的优点,又避免了其容易产生过分割的缺点,将视频图像自适应划分,根据图像内容的变化而使网格发生自适应改变。即图像信息丰富的地方划分的网格多且小,图像信息平缓的地方划分的网格少且大。之后针对DT网格的节点进行运动估计,运动估计过程中采用放射变换技术。本文新提出一种对仿射变换技术的改进方法,与以往基于网格应用仿射变换的运动估计算法不同,不仅仅可以有效地模拟如照相机旋转运动,缩放,对象剪切等复杂的运动,而且主要针对当多个物体相互经过,以及同一对象物体中,存在一部分运动量比较大,而另一部分运动量比较小的情况时,能够区分运动物体与静止背景以及不同运动量的部分,并减少噪音和光照改变造成的不良影响,得到效果良好的重建帧。可以提高运动估计的准确率,相对于块匹配算法造成的方块效应和DTM运动复杂的算法都有良好的改进。(本文来源于《吉林大学》期刊2011-05-01）
邱鑫[8]（2009）在《基于面向对象的嵌入式网络视频监控系统软件研究与设计》一文中研究指出近年来,随着芯片工艺和嵌入式技术的发展,视频监控开始向数字化、网络化、嵌入式化方向发展。传统的嵌入式网络视频监控系统的软件开发主要还是使用面向过程的结构化的方法,将数据和功能相分离的开发方式已经越来越不适应当前应用环境的需要。随着嵌入式应用系统功能复杂度的提高以及开发周期的要求,有必要引进一种新的开发模式,满足市场对嵌入式软件开发效率的需求。在简述了网络视频监控系统的传统技术后,本文介绍了设计模式和面向对象方法以及它们对嵌入式系统软件的意义。结合上述思想,连同软件构件化和软件框架的理念,本文设计了一种面向嵌入式网络视频监控系统软件框架—WISDOM,详细给出了其分层架构、软件构件化、任务的封装、任务消息机制、内存存储管理算法等的分析、设计与验证。基于软件模块化的设计思想,本文将WISDOM框架应用到一款使用ARM9和Linux的嵌入式网络视频监控系统服务器端程序的开发。在需求分析和模块规划之后,给出了音视频捕获模块、音视频传输模块、视频动态检测模块、捕获参数设置模块、用户认证模块的设计、实现和验证。实践结果表明,WISDOM框架很好的实现了软件复用,具有很好的跨平台和可移植特性,提高了软件开发效率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-01-01）
王世刚,王学军,陈贺新[9]（2008）在《MPEG-4框架的面向立体视频对象压缩编码的研究》一文中研究指出本文提出了基于视差和帧差运动检测的立体视频对象分割算法,该算法结合了视差图分割和多次帧差运动分割的优点,首先对视差图进行分割得到处于不同视差层的目标初级分割模板。然后在模板区域内进行多次帧差运动检测,并且利用边缘检测修正对象边缘,最终得到精确运动目标。在立体视频对象分割的基础上,在 MPEG-4的模型上实现了基于对象的立体视频编码。即左通道对象采用普通的 MPEG-4编码,右通道对象进行两种方式的预测:一种是基于右通道先前帧图像的 MCP 方式,另一种是基于左通道图像对应帧的 DCP 方式,然后从中选择预测误差较小的一种。通过仿真结果表明该方法计算复杂度较低,兼容国际标准, 易于实现。(本文来源于《第十二届中国体视学与图像分析学术会议论文集》期刊2008-09-01）
符祥[10]（2008）在《视频网络传输中面向对象处理的关键技术研究》一文中研究指出随着各领域对数字视频需求的日益增加,视频的网络传输越来越受到人们的重视,面向视频对象的编码和处理技术成为研究的亮点和热点。例如以MPEG-4为代表的第二代压缩编码技术,其核心内容是基于对象的可伸缩编码技术,随之出现的面向视频对象的相关处理技术为高效编码、正确解码和获得高质量的视频输出提供了保证。因此,本文主要对面向视频对象的关键处理技术进行了研究,以获得高质量的基于网络的视频服务,主要涉及视频对象分割技术、视频对象形状错误隐藏技术和基于视频对象的插值技术。首先,准确的视频对象分割有助于提高编码效率、获得高质量的视频;其次,由于网络不可避免的传输错误,好的形状错误隐藏技术是正确解码和提高视频输出质量的关键;最后,由于用户端显示设备和显示方式的多样性,采用插值技术实现图像分辨率变换,获得高质量的显示效果,有很好的实用价值。论文的主要内容和贡献如下:1.为了克服传统基于帧差的视频对象分割方法的不足,提出了一种新的视频对象分割算法(CCHVS)。依据在HVC颜色空间中,两种颜色间差异的度量与人类视觉感受具有一致性这一原理,对基于帧差的运动检测方法进行改进,增加了运动检测的稳定性及对噪声和光照变化的鲁棒性;利用当前帧与恢复的背景图像提取视频对象,使得视频对象的轮廓更完整,对快速运动对象和多对象分割也具有较好的效果。其次,为了适应面向视频对象处理的需要,提出了一种基于视频对象的区域分割算法(RSVO)。2.为了提高视频对象分割的处理速度和节省内存资源,研究了颜色量化技术。针对传统八叉树颜色量化算法运算速度慢、占用内存多的不足,提出了一种改进的八叉树颜色量化算法(MOCQ)。限定八叉树的高度为4层,可以节省大量存储空间;采用先从上向下统计、再从下而上合并的顺序合并节点,避开了数目庞大的叶节点,能节省大量处理时间;运用误差扩散技术对颜色量化误差进行修正,提高了图像质量。3.在研究空域视频对象形状错误隐藏技术的基础上,为了克服传统基于Bézier插值空域法的不足,即确定附加控制点较复杂,隐藏结果受控制点位置影响等,提出了一种基于叁次B样条插值(CBI)的空域视频对象形状错误隐藏算法。其中,为了克服传统样条生成插值曲线时反算控制顶点,计算量大和局部修改不方便等不足,推导出一种简单实现CBI的矩阵公式。将该公式应用到空域形状错误隐藏中,直接利用已知轮廓点进行插值,不必增加附加控制点,从而使错误隐藏的过程简单易实现。4.传统时域视频对象形状错误隐藏技术仅适用于相邻帧视频对象间运动较械那樾?针对对象间具有较大旋转和平移的情况,提出了一种旋转和平移鲁棒的时域视频对象形状错误隐藏(TRRT)算法。基于Harris角检测器和局部Zernike矩的旋转和平移不变性,对相邻对象进行特征匹配,匹配时引入纹理信息,相对于仅使用对象的二值形状平面,可增加匹配的鲁棒性;将参考对象的轮廓进行运动补偿,保证用最相似的形状隐藏丢失的形状信息,使得当对象间具有任意平移和旋转运动时,都能得到较好的错误隐藏结果。5.为了克服传统图像插值方法由于边缘点所属区域不明确,模糊的处理造成图像模糊和客观质量下降的不足,提出了一种基于视频对象和区域指导的图像插值(ORD)算法。首先,利用RSVO算法进行区域分割,结合近邻法和众数法明确判断待插值点所属区域。插值公式的设计以区域的一致性为指导:对区域内部的点采用线性插值方法,保持区域内部的平滑性;对区域间的过渡点,设计非线性插值公式,给同一区域的邻域像素赋较大的权值,给其它区域的邻域像素赋较小的权值。其次,ORD算法插值时可只在感兴趣的对象内采用基于区域指导的方法,而对背景和其它对象区域采用简单、快速的线性方法,保证较快的处理速度和兴趣区域较好的图像质量。将ORD算法用于图像放大和图像缩小中,结果图像有较高的主观视觉效果,同时提高了图像的客观质量;将此算法进行改进,应用于激光水下目标放大中,同样取得了较好效果。6.提出了一种异构环境下的分布式视频监控系统框架,并通过实例介绍了在该框架下实现视频监控系统的具体过程和方法。将运动目标分割、传输错误隐藏及插值技术运用到该系统中,获得了较好的视频质量。该系统具有的主要特点包括:自动跟踪运动目标,调节摄像机参数;方便增加新功能和增加新监控点;打破了距离和空间的限制,有Internet和手机信号的地方就能实现视频监控;硬件设备简单,成本低;可以无缝过渡到3G系统等。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-04-01）
面向视频对象论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
这篇文章主要研究了基于视频游戏的教学方式是否有助于面向对象编程课程的教学。在研究中,我们采用了定量与质性的究方法,对计算机专业的学生与非计算机专业的学生分开调查,其中包括一部分视频游戏玩家和非视频游戏玩家。通过调查问卷的反馈,我们发现大部分的学生是愿意接受视频游戏教学法的。最后我们邀请计算机专业的学生与非计算机专业的学生参与我们设计的实验,实验结果表明,视频游戏教学法有助于学生理解面向对象编程。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
面向视频对象论文参考文献
[1].谭天,韩建平,陈龙飞.面向监控视频检索的关键运动对象提取[J].杭州电子科技大学学报.2014
[2].李欣杰,杨筱雯,马之力.游戏的力量:视频游戏教学法用于面向对象编程教学[J].计算机光盘软件与应用.2013
[3].罗国中.面向低质量视频的目标对象的超分辨率重建技术研究[D].国防科学技术大学.2013
[4].雷惊昊.基于CNN的面向对象的视频编码技术研究与分析[D].重庆大学.2012
[5].张小红,唐敏,蒋志成,童若锋.面向视频融合的视频对象运动去除[C].第五届全国几何设计与计算学术会议论文集.2011
[6].陈加强,祝远缓,林和平.面向对象视频传输协议[C].2011年青年通信国际会议论文集.2011
[7].史丽洁.面向视频对象的网格编码[D].吉林大学.2011
[8].邱鑫.基于面向对象的嵌入式网络视频监控系统软件研究与设计[D].西安电子科技大学.2009
[9].王世刚,王学军,陈贺新.MPEG-4框架的面向立体视频对象压缩编码的研究[C].第十二届中国体视学与图像分析学术会议论文集.2008
[10].符祥.视频网络传输中面向对象处理的关键技术研究[D].西安电子科技大学.2008