摘 要

图像与视频分割，是图像处理、计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是诸如目标跟踪与检测、行为识别、图像与视频编辑等众多基于图像与视频分析的高层应用的重要基础，能为各种高层视觉应用提供低层数据特征，因此，对该问题进行深入的研究具有重要意义与实用价值。运用图割理论解决图像与视频的分割问题，由于兼具全局最优性与统筹边界和区域信息的特点，近年来受到国内外学者的广泛关注。视频对象分割是视频处理中的难点问题。它在基于内容的检索、对象识别和交互操作的多媒体中有重要应用。

本文以图割理论为基础，主要针对如何将图割应用于视频分割中进行研究，对运用图割理论进行图像分割的理论方法进行了系统总结。主要解析了网络流理论、能量最小化理论、s-t 网络、最大流-最小割定理等，并对基Graph Cuts的图像分割算法的理论框架与实现细节进行了探讨。

关键词：图割，视频分割，图像分割，高斯混合模型

Abstract

Image and video segmentation, image processing, an important research field of computer vision, but also many important basis such as target tracking and detection, behavior recognition, image and video editing applications on top of the image and video analysis, for a variety of energy high-level vision applications provide low-level characteristics of the data, therefore, the issue in-depth study has important significance and practical value. Using graph cut image and video segmentation solve the problem, since both global optimality and overall characteristics of the boundary and area information, widespread concern in recent years, domestic and foreign scholars. Video object segmentation is a difficult problem in the video processing. It has important applications in multimedia content-based retrieval, object recognition and interactive operation.

  In this paper, graph cuts theory, focused on how to apply to video graph cut segmentation study to use graph cuts theory image segmentation methods were systematically summarized. Main analysis of network flow theory, the theory of energy minimization, s-t network, maximum flow - minimum cut theorem, and based on the theoretical framework Graph Cuts image segmentation algorithms and implementation details are discussed.

Keywords: graph cut, video segmentation, image segmentation, Gaussian mixture model

目 录

第一章 绪论 6

1.1视频分割的定义 6

1.2研究背景和意义 6

第二章 研究内容及方法 8

2.1 研究目的及意义 8

2.2 研究内容 8

2.2.1 交互式图像分割 8

2.2.2. GraphCut算法 10

2.2.3 分水岭算法 14

2.2.4灰度值 15

2.3 研究方法 16

第三章 实验过程及结果 17

3.1 实验步骤 17

3.1.1 确定实验工具 17

3.1.2研究文献并确定程序步骤 17

3.2研究结果 21

3.3程序流程 23

第四章 总结与展望 24

4.1总结 24

4.2展望 24

参考文献 25

致谢 26

第一章 绪论

1.1视频分割的定义

在研究图像处理的时候，一般需要处理或者研究的只是图像的一个部分，而这个部分有着与其他区域不同的属性或者特征（可以对应单个区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。而为了专门的获取和研究这个部分，我们需要人为的把它提取出来，从整体中提取出来，如何正确的提取目标，就成了图像处理的课题之一。

我们都知道视频是由一大组连续的图片按照时间顺序组成的，那么如果要从每张图片中提取出我们需要的部分或者目标，我们就需要用到一种方法，那就是视频分割。

1.2研究背景和意义

现在社会，电子信息领域是在不断的发展中，我们在生活中会接触到大量的多媒体信息，如文字、语音和图片等等。有研究称，人对外界的感知有接近95%的消息来源于视觉接收图片和视频。对于信息传递来说视频和图片是最直观的载体了，而且它们信息含量也挺高的。当今社会，电子产品已经越来越便宜，数码相机、手机、个人PC都已经每家都有了，网络电视什么的也越来越多人使用，最近的VR也决定了游戏之后的发展方向，在这些地方，都大量的使用到了图像处理这个关键技术。以上种种实例表明，针对图像与视频处理的计算机技术的应用需求越来越多，范围也越来越广,例如，在图像与视频检索、手势识别、车辆检测、车牌识别、医学影像分析、目标跟踪上，我们都会用到分割技术。对于图像处理这个大方向来说，图像和视频分割一直算是其中的一个大课题，同时它难度也挺高的，不然也不会那么受国内外学者关注啊。图像和视频分割技术也越来越成熟，由刚开始的只能对图像进行粗糙的分割，到现在能对运动目标甚至多目标进行分割和追踪。图割和视频分割的目的是什么呢？那就是针对特定的有需要的视频或图像，我们需要其中的某个有意义的或者不同的部分，这个称之为目标区域，我们需要从中获得目标的数据信息，方便我们在后面的处理中提取它的特征，同时还能做一些不同的内容分析。

在刚开始研究图像处理这个学科的时候，技术水平确实达不到现在的高度，所以主要把图割用在灰度图像的分割上，不过随着时间和技术的前进，现在的图割，已经不仅仅处理灰度图了，它主要处理的目标已经成了彩色图片和视频，这些才是图割领域探讨的主要方向。很多学者对一些与分割有关的课题和技术做了大量的研究和学习，由此衍生出了相关的多种分割方法和分割的用途，对一些需要分割的地方和对象产生了成效，但是，随着研究的推进和时间的流逝，我们会发现，图像分割和视频分割的内容我们还远远没有研究完全，还有很长的路等我们去走，去实践，每种相关的分割方法都尚存在自己所独有或者不同的缺陷，都对不同特点的场景有着不一样的效果。我们尚不能奢望用一种方法去自动的、智能的、完美的获得任何场景下、图像或视频中我们所需要的对象。因此，我们不能拿出一个标准来定位每一种算法的地位，因为确实找不到能针对的各种场景的分割方法，这个确实是无奈的。