体育视频中运动对象的分割与跟踪

摘要

在视频图像处理领域，分割与跟踪一直是一个热门问题。针对足球视频的特点，本文提出了一个快速的球员分割与跟踪算法。首先，根据RGB空间和HSI空间在颜色表述上的优势互补，利用基于主辅空间相结合的方法对视频中运动对象进行了分割。然后，对目标的归一化颜色直方图进行相关性比较，辨识球员所属的球队。最后，利用视频序列中球员的上下文特征，结合模板匹配的方法，实现了球员的跟踪。实验结果表明，本文提出的跟踪算法很好地解决了不同球队队员的遮挡问题，能够对球员进行稳定地跟踪。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1课题的目的和意义

1.2国内外研究现状

1.2.1视频分割

1.2.2运动目标的跟踪

1.3有关运动员检测跟踪工作

1.4论文的方案和组织安排

第二章基于主辅颜色模型的视频图像分割

2.1分割流程概述

2.2颜色模型介绍

2.2.1 RGB颜色模型

2.2.2 HSI颜色模型

2.2.3主辅模型选择转换

2.3中值滤波预处理

2.3.1中值滤波基础

2.3.2矢量中值滤波

2.4主辅颜色模型分割

2.4.1确定主色调

2.4.2阈值分割

2.5形态学处理

2.5.1腐蚀和膨胀

2.5.2开和闭

2.6区域标识

2.7去除观众席和场地线

2.7.1轮廓提取

2.7.2霍夫变换

2.7.3实现算法

2.8实验结果分析

第三章足球视频序列中球员的队属判别

3.1归一化颜色直方图的求取

3.1.1颜色特征

3.1.2归一化处理

3.2置信度计算

3.2.1相似性度量准则

3.2.2置信度计算

3.3实验结果分析

第四章足球视频序列中球员的跟踪

4.1上下文特征

4.2模板匹配

4.3跟踪策略

4.4基于Visual C++6.0的检测跟踪系统

4.5实验结果分析

第五章结论及研究展望

参考文献

致 谢

在学期间发表的学术论文和参加科研情况