易语言怎么分割图片_百度知道
以下有两种方法，因为不支持PNG的关系我把图片转到BMP了(PNG图片可用E3D或GDI或动画框等)&E2D&方法&支持透明，不支持PNG图片========================================.版本&2.支持库&EdirectX.程序集&窗口程序集1.程序集变量&屏幕,&屏幕.程序集变量&page,&页面.程序集变量&page2,&页面.程序集变量&矩形,&矩形.程序集变量&状态,&整数型.程序集变量&a,&整数型.子程序&__启动窗口_创建完毕_启动窗口.宽度&＝&430_启动窗口.高度&＝&360屏幕.创建窗口模式&(取窗口句柄&(),&取用户区宽度&(),&取用户区高度&())page&＝&屏幕.取后台页面&()page2.建位图页面&(屏幕,&“C:\Documents&and&Settings\Administrator\桌面\0df431ad588b9f9a4b36d69c.bmp”,&)page2.置顶点关键色&()时钟1.时钟周期&＝&10时钟2.时钟周期&＝&250.子程序&_时钟1_周期事件page.填充页面&(#天蓝)page.写文字&(240,&100,&255,&“↑”)page.写文字&(200,&150,&255,&“←”)page.写文字&(280,&150,&255,&“→”)page.写文字&(240,&200,&255,&“↓”)page.写文字&(232,&150,&#绿色,&“控制”)page2.透空块复制&(page,&100,&100,&矩形)屏幕.交换页面&(假,&假,&真).子程序&_时钟2_周期事件a&＝&a&＋&1矩形.左边&＝&(a&－&1)&×&64矩形.右边&＝&a&×&64矩形.顶边&＝&状态&×&100矩形.底边&＝&(状态&＋&1)&×&100.如果真&(a&＝&4)&&&&a&＝&0.如果真结束.子程序&__启动窗口_按下某键,&逻辑型.参数&键代码,&整数型.参数&功能键状态,&整数型.判断开始&(键代码&＝&37)&&&&状态&＝&1.判断&(键代码&＝&39)&&&&状态&＝&2.判断&(键代码&＝&38)&&&&状态&＝&3.判断&(键代码&＝&40)&&&&状态&＝&0.默认.判断结束&E画板&方法&不支持透明(透明可用ICO)，不支持PNG图片=============================.版本&2.程序集&窗口程序集1.程序集变量&图片,&整数型.程序集变量&源图,&画板.程序集变量&处理,&画板.程序集变量&后台,&画板.程序集变量&a,&整数型.程序集变量&x,&整数型.程序集变量&y,&整数型.程序集变量&状态,&整数型.子程序&__启动窗口_创建完毕_启动窗口.宽度&＝&430_启动窗口.高度&＝&360图片&＝&载入图片&(“C:\Documents&and&Settings\Administrator\桌面\0df431ad588b9f9a4b36d69c.bmp”)&&'&支持&字节集！画板1.自动重画&＝&真画板1.画板背景色&＝&0复制窗口组件&(画板1,&源图)源图.自动重画&＝&真画板1.移动&(0,&0,&取用户区宽度&(),&取用户区高度&())画板1.文本颜色&＝&255画板1.定位写出&(240,&100,&“↑”)画板1.定位写出&(200,&150,&“←”)画板1.定位写出&(280,&150,&“→”)画板1.定位写出&(240,&200,&“↓”)画板1.文本颜色&＝&#绿色画板1.定位写出&(232,&150,&“控制”)源图.移动&(0,&0,&画板1.取图片宽度&(图片),&画板1.取图片高度&(图片))源图.画图片&(图片,&0,&0,&,&,&)源图.复制&(0,&0,&64,&100,&画板1,&100,&100,&)时钟1.时钟周期&＝&10时钟2.时钟周期&＝&250.子程序&_时钟1_周期事件源图.复制&(x,&y,&64,&100,&画板1,&100,&100,&).子程序&_时钟2_周期事件a&＝&a&＋&1x&＝&(a&－&1)&×&64y&＝&状态&×&100.如果真&(a&＝&4)&&&&a&＝&0.如果真结束.子程序&__启动窗口_按下某键,&逻辑型.参数&键代码,&整数型.参数&功能键状态,&整数型.判断开始&(键代码&＝&37)&&&&状态&＝&1.判断&(键代码&＝&39)&&&&状态&＝&2.判断&(键代码&＝&38)&&&&状态&＝&3.判断&(键代码&＝&40)&&&&状态&＝&0.默认.判断结束
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其他3条回答
接触过易语言，但是图片处理没有做过，你去易语言论坛问问吧。
求代码,那个我看不懂的
下载地址:/s/1gdF1OVT需要调用精易模块,百度下一个便可 找不到追问。可以实现把图片分割成4x4，你可以参考一下源码.不懂可以再问。
易语言的相关知识
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出门在外也不愁淘宝买的2手蓝宝石 HD7850 1G 怎么和网络图片不一样？？_显卡吧_百度贴吧
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淘宝买的2手蓝宝石 HD7850 1G 怎么和网络图片不一样？？收藏
淘宝买的白金版HD7850 1G，导热铜管是前后各一个的 中关村上的图片铜管是两个在一边的难道淘宝是假的HD7850？？
应该是版本不一样，白金一代白金二代
我的也是啊，不知道为什么
那个双风扇的是2G海外版！ 那个要比1G白金贵多了，貌似淘宝现在还1200多吧！
散热不一样
山寨的 50包邮
没问题的，是有两种，我看了他们京东买的蓝宝石hd7850 1g白金版的晒单是有两种不一样的，同是买了那款，晒单却有两种，一种是一个方向的，一种是不同方向的，难道京东还卖假货吗？
工包货的秘密【转自67PC roget 】说到工包货 买过的玩家基本上存在2种极端:骂不绝口或是说物超所值 现在让ROGET跟你们分析一下什么是工包货?/ I2 @& S8 ?6 B/ z+ S4 r6 q首先 工包货必定不是什么厂商的尾货(打着什么厂家尾货出清的请自重了
骗人是要绝子绝孙的)
电子产品尤其是大厂牌的不会存在有尾货当工包货卖的这种事
插件厂所有插好的成品都是严格依照厂家的数目来生产
稍微多一点少一点(插完件后测试能测试通过的数量当然不太可能完全等于发单的数量)厂家是一律收走的
这个环节不可能有什么尾货会流出去的可能论坛 买电脑、装系统，鲁大师！鲁大师(原:Z武器)拥有专业而易用的硬件检测、系统漏洞扫描和修复……装机的繁琐和疑难，鲁大师(原:Z武器)帮助您轻松搞定！/ Z, ?8 W& g! F& |, Q* u* b
y6 }+ B& z' s在讲工包货之前先说得罪人的事因为工包货基本上是中国最多....因为很多中国**商只管赚钱...良心这东西?他们从来没有!...所以地沟油.三鹿......当然还有所谓的工包货 鲁大师(原:Z武器)官方论坛; {, w! m& [0 n6 _! `5 y先说工包货的零件来源....拆机(报废板或是电子垃圾)+仿冒品+次级品(一线元件厂商的报废品)...这些的购入价格就相当于废品(再高一点)再说工包货的电路板...代工厂流出有几种情况1.是某种板形很多厂在用
那么这种版通常在电路板上会有个空出(等待印上MARK的地方)某家厂家要多少片他们就给多少片板印上那个厂家的MARK
这种板子也被卖给某些做工包货的小厂或是个人2.直接买PCB厂生产多余的版子然后用溶剂小心的把MARK擦掉 现在电路板零件都有了 组装就是简单的事
组装完上机检测就包装卖出去!工包货最大的问题就是零件
我在网上看到很多工包产品比如说电源
他打开拍照给你看 看起来好像用料很札实
可是你买回家去你买回的产品内部跟照片不一样(不过买家怎么能打开呢?打开后店家也不保了)
就算是用料一样
拆机下来的零件还有一些仿冒的零件
能保证他的功能跟寿命吗?论坛 鲁大师(原:Z武器),装机,硬件,硬件检测,硬件识别,漏洞,补丁,修复漏洞,漏洞扫描,补丁升级,驱动,驱动安装,驱动升级4 n* |4 b9 M* Z( g" @, q我提醒广大的玩家
电子产品已经是低利润的产品
没啥暴利可言
正品行货基本上卖你一张主板就赚你几十RMB也许还没有
而真正赚你暴利的却是工包货!
为什么电子城里的商家喜欢冒着风险卖你仿冒的NOKIA三星..?
一个仿冒品卖不到真品的一半价商家还能赚你个百来块而卖正品往往只赚的了你几十块
你说这仿冒品的品质能跟正品比吗?
所以千万不要贪便宜而吃亏上当受骗!! 我在论坛里看到一堆的电源工包货
买家自己多当心吧!!!额外提醒 某些工包货的散热器 热管就是普通铜管 并非真正的散热铜管(散热铜管内部是真空 并有少许液体)
用特定程序可以生产比特币，然后可以卖给有需要的人就能兑换现实货币，简称挖矿。因为这程序需要大量重复计算，所以用SP多的A卡比较有效率。因为常年满负荷运行，所以挖矿卡有很多不确定的因素
我的也是，你查清楚什么原因了吗？
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为兴趣而生，贴吧更懂你。或请问 我截取了一个视频，码率是720p 就15分钟的样子怎么文件大小是1G多呀？_百度知道
请问 我截取了一个视频，码率是720p 就15分钟的样子怎么文件大小是1G多呀？
请问 在不降低清晰度的情况下 让视频文件小一点？在网上下载的720或1080p的视频时长45分钟它的大小只有400MB左右！
提问者采纳
我劝您算了，您连基本码率是什么都不知道。720P是分辨率。高级教程估计您也看不懂，megui估计您也是不会用了，所以呢，您可以用新手专用无敌神器格式工厂，压的时候码率设在400-600kbps左右出来就是100到200MB左右了
提问者评价
没有人回答 最佳最好给你了
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出门在外也不愁一种基于动态规划的视频分割方法76
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一种基于动态规划的视频分割方法76
第!&卷第#期$%%$年#月；计算机辅助设计与图形学学报；&’()*+,’-.’/0(12)3+4；:;&=!&&*;=#；+?@=&$%%$；@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@；一种基于动态规划的视频分割方法；邬正平卜佳俊陈纯；浙江大学计算机科学与技术学院A；浙江大学虹软多媒体研究中心A；杭州杭州
第!&卷第#期$%%$年#月计算机辅助设计与图形学学报&’()*+,’-.’/0(12)3+.’/0(12)7)+094.6:;&=!&&*;=#+?@=&$%%$@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@一种基于动态规划的视频分割方法邬正平卜佳俊陈纯浙江大学计算机科学与技术学院A浙江大学虹软多媒体研究中心A杭州杭州B!%%$CDB!%%$CD摘要提出一种基于动态规划的自动视频分割方法&该方法由运动区域识别E运动边界提取以及轮廓连接三步组同时提出一种基于动态规划的轮廓连接新算法&该算法能在运动区域中跟踪物体的运动边界&并同时检测出场成F景中位于非运动区域的静态物体边界=文中的方法在G的0当系统运行在由(6%%/9HIJKL?M4440.机上实现&N摄像头采集的E图像帧大小为B进行帧捕捉E视频分割和显示结果达到了!的处理$%O$&%象素的视频流上时&G9H速度&符合实时性的要求=关键词视频分割&动态规划&运动边界&轮廓连接BP!10中图法分类号QRSTUVWXYZ[YTUUVS[\T]^_‘V_^Za^[U^SbTbVZSc?deIJ@fLJ@N?&Lgh?J.eIJ.e?JA&x&&{!%%$CDijkklmljnijopqrlstuvlwulylzv{wm|wv}ls~vr!wm#yjqBA&x&&{!%%$CD$su~jnr%qkrvol&v{’l~l{suyilwrlsylzv{wm|wv}ls~vr!wm#yjqB()]bYTWb//;&M;:L*I;+I@MIJKgKL;J,;J+L+K+;-Ke.IIfeg+I+KL;J.I@L;JL*IJKL-L,gKL;JKL;JI*@II0K.g,KL;JgJ*=*I,;JK;?.&LJ1g@I2g&@;.LKeM+-;.,;JK;?.&LJ1g@Ig.If.;f;+I*K;K.g,1KeI;3hI,K4+M;KL;JI*@I+g+2I&&g+=1*IKI,KKeI*L+gffIg.gJ,I;-I0L+KLJ@I*@I+;-KeI;3hI,KLJKeI+,IJIeIf.;f;+I*MIKe;*L+LMf&IMIJKI*;JgG%%/9H0&gB$%O$&%fIJKL?M4440.J*KeI+5+KIM.?J+;J6L*I;+K.IgM+2LKeg-.gMI+LHI;-L0I&+,gfK?.I*35g=1&6!G9H&(6N6L*I;,gMI.geIf.;,I++;-,gfK?.LJ@L*I;+I@MIJKgKL;JgJ*.I+?&K+e;2LJ@,gJ.Ig,eKeI+fII*;-3=2eL,eMIIK+KeI.I7?L.IMIJK;-.Ig&KLMIf.;,I++&*&M;&,8^R9ZY_]6L*I;+I@MIJKgKL;J5JgML,f.;@.gMMLJ@KL;JI*@I;JK;?.&LJ1g@I以及对象的突然形变将被用于高层A对象层D的语义描述=;引言,e和&g?f提出了一种使用统计方法的运动对象分+.G3?=割技术&他们用高斯分布对连续两帧差分的特征进行建&对应的阈值根据差分图像值域的大小自动获得&并由此模=阈值从帧间差分图像中分割出变化检测模板A.egJ@I当帧间差分&.=5IKI,KL;J/g+15/D.5/是一幅二值图像&图像中的某一象素超过阈值时&.5/中的对应象素即被标记为有灰度变化&否则被标记为无变化=由于这种技术主要依赖于帧间的灰度差&所以当对象仅有一部分在运动或者运常常不能得到满意的分割结果=动过于缓慢时&和*@gJ则提出一种利用二值图模型来跟踪运动/ILI.C=对象的自动分割技术&二值图模型由边界图获得&通过每=而运动对一帧的更新来跟踪运动对象的形状和位置的变化=象的检出就是基于相邻帧二值图模型的9g距离匹配?+*;--视频分割&又称为运动对象分割&旨在分割出视频序列并沿时间轴跟踪运动对象的演进=许多与图中的运动对象&像处理E视频压缩E模式识别相关的应用都依赖于对运动对象的分割=视频分割技术同时也是基于内容的视频编码E视频内容的操纵和交互式多媒体等应用的重要工具=对视频的并进一步分割通常是将视频的内容分割成具有语义的区域&作为对象来处理=这些语义上分割出的对象能够独立地编码&从而实现交互式多媒体中对视频内容基于对象的操纵=!3$=如在/0中&视频序列被认为是由一系列相互&标准&273并且视频序列的编码是针对一个一独立的运动对象组成的&&B3&=个对象的=在/0中&基于帧间运动信息的分割结果C273原稿收到日期/修改稿收到日期/邬正平&男&硕士&主要研究方向为计算机图形图像处理E计算机视频$%%!3%C3%&F$%%!3!$3$&=!PC#年生&处理及计算机视觉与模式识别=卜佳俊&男&博士&讲师&主要研究方向为计算机图形图像处理E陈!PCB年生&:.+5.+/&.6.c=年生&教授&博士生导师&主要研究方向为计算机图形图像处理E移动:嵌入式数据库E人工智能E:.+5.+/E.6.c等=万方数据纯&男&!PGG8计算机辅助设计与图形学学报8KK8年方法的!但是&要获得可靠的分割结果&初始分割的结果必须足够地精确以便准确定位运动对象的初始边界和后继帧中对象的边界!这里&因为运动对象的定位依赖于二值图模型的匹配&所以对象的时域连贯性在对象产生不连续运动时也得以保持!这项技术的优点就在于&即使在某一片断的序列中对象停止运动也能够保持对其的跟踪#同时&后继帧分割的效果较依赖于第一帧的初始分割效果!为克服上述方法的不足&本文提出了一种基于动态规划的自动视频分割方法!+,-.,/0,1算子在边缘处的过零突变特性计算出当前帧中的运动边界!如果一幅没有噪声污染的图像中有锐利的边界&通过将阈值法选取零+,-.,/0,1算子能够准确地将其找到!就能得到灰度得到的二值图像中的内部干扰点进一步删除&对象物体封闭&连贯的轮廓线!当有噪声污染时&有必要在使用+,-.,/0,1算子之前先对图像进行低通滤波预处理!2,3440,1低通滤波算子是进行平滑预处理的一种好的选择!因为卷积计算是可结合的&所以我们能够将+,-.,/0,1和2,3440,1冲击响应合并成一个有2,3440,1卷积核的这种算子的冲击响应在5和6方向上是可+,-.,/0,1算子!分离的&所以有很高的计算效率!通过上面的方法&我们可以去除噪声的干扰&并通过所得到的过零突变从运动区域中提取出准确的运动边界!$基于动态规划的视频分割本文的方法分三步%运动区域识别&运动边界提取和轮廓连接!流程图如图’所示!视频流当前帧运动区域识别运动边界提取$!7基于动态规划的轮廓连接8!9!’动态规划的基本概念与重要定理一个确定的决策过程由:状态&决策&状态转移规律&代等&个重要部分组成!因此&从一般的抽价函数和目标函数;轮廓连接分割结果前一帧象理论出发&定义确定性决策过程(即确定性动态规划)的基本模型如下!定义*!由具有下述意义的五元组=(&)&AAA&&?&@5B简记为=构成的决策(&)&&G(&G)AAAAE(AAE)5BD5F&&?&@&CDC过程&称为确定性决策过程(亦称为确定性动态规划)!第A段状态集合为&A其元素为5即(’)&为状态空间!&&AH&A!A5第A段允许决策集合为IA(其(8)?为决策空间!)&A5出发&过程的允即B元素为B()&()HIA()J?!从5AAAAAK555许策略为F其允许)L=()&()&M&()G&KE(KKK’’EN’EN’5B5B5B5即F策略集为O(()HO)!NE子过程的允许策)&KPKKE(K55A5略为F其允许策略集为)L=()&M&)G&AE(AAAEN’(EN’5B5B5即F))HO)!AE(AAE(AAE(AO555L@(&)!(9)@状态转移方程%AQ’AAA55B为第A段处于状态5(R)D(&)AAAA采取决策BA时所得5B所得的代价)称为代价函数!它是定义在&SI上的效果(&的函数!为过程从5出发&采取策略F时所&))(&)DKE(KTE(K5F5总代价)称为目标函数!它是定义在全过程和得的总效果(&所有后子过程上的数量函数!它可表示为下列形式&并要求满足递推关系和严格单调%&))LD&&KE(KKE(KKE(K’D5F555LD&&&M&)#D&))L?AM&E)KE(KK’EN’AE(AAE(A5BBB5F55这里&函数?对变元(&&(U5&(U5)))!AAAQ’AQ’AQ’AQ’5BDF目标函数是各段代价函数之和&AQ’&E来说要严格单调!DEN’图’分割方法流程图其中&用帧间差分和边界图相结合的方法来提取运动边界&然后用轮廓连接算法连接出完整的对象轮廓!本视频分割方法的关键点是基于动态规划的轮廓连接算法!它使得本方法又能够检测既能够在运动区域中跟踪运动对象的运动边界&出场景中非运动区域中的物体边界!本方法的另一个特点是它较高的计算效率&源自于运动区域中局部化的边界提取和动态规划的状态后无效性(即在最优决策序列的确定过程从当前状态到剩余状态的最优决策不依赖于以前的状态中&和决策)!$!*运动区域识别在序列图像中&通过逐象素比较可以直接求取前后两帧假设照明条件在多帧图像间基本不变化&那图像之间的差别!么差分图像的不为零处表明该处的象素发生了移动!对时间上相邻的两幅图像求差&可以突出图像中目标的位置和形状变化!在实际情况中&由于随机噪声的影响&没有发生象素移为把噪声的影动的地方也会出现图像间差别不为零的情况!响与象素的移动区别开来&可对差分图像取较大的阈值&即当图像间差别大于特定的阈值时才认为是象素发生了移动!用差分图像求得运动区域之后&需要消除噪声点和噪声块!我们采用一种两遍扫描进行区域标注的连通检测算法&标记出各连通块&并将包含象素数目小于指定阈值的区域视为噪声块删去!相邻帧的差分图像能够有效地获得物体的运动信息&标并且所得的运动变化区域及其邻域示出有运动变化的区域&内总是包含了运动物体的准确边界(或称之为运动边界)所!以我们要将该区域进行膨胀操作&以便将其邻域也加入其中!&))LVC(&)!KE(KKE(KWWW5F55BDWLK从上述条件和规定出发&我们得到=的最&&&?&@&CDG优策略的充要条件XX动态规划的最优性定理!EN’定理*则函数=!设D&))LVC(&)&KE(KKE(KWWWA5F55BYWLK$!$运动边界提取万方数据通过帧间差分计算出运动区域之后&我们要根据分别是目标最优值函数和最优决策函数序()G&=)GAKA5B(5列的充要条件是它们满足下列递推方程组UAZ期邬正平等u一种基于动态规划的视频分割方法&#$%&’()+,#$-*%.!01#$-*%23&&&&&&./&&&!*#$%&&44&,#$-*.!#1#$-*%&&&%&./&&&%如果给定过程某一阶段的状态-那么在这&阶段的状态变量=段以后过程的发展要受到该段给定状态的影响-而不受该段以前各段状态的影响-这种特性称为后无效性-这是动态规划模型中的重要特性P表示第&阶段处于第$状态时#%&&&*$采取的决策P为&6g子过程的允许策略-%%&&g#&&g#&d$d$为第&阶段处于状态$#%-8-#%3P#-%+&&g6/g6/&&&&$*$,$**采取决策*或称为代价函数P是用来#%&时所得的效果-&&!$为定义在全过程或后部子过程上的衡量所实现过程的优劣-确定的数量函数-称为目标函数=由定理/得到!#$%&’()+,#$-*%.!01#$-*%2=&&&&&&./&&&*#$%&&=&&56/-567-8-9#$%&9!557=&=7用动态规划法在运动区域中连接轮廓要用?@AB@C(@)边缘检测算子求出精确边界线段之后-在有运动变化的区域内找出连续的边界线=首先-由于经过因而D@EFF(@)平滑算子滤波后的图像会有一些模糊的边界-在有的部分经?@AB@C(@)边缘检测算子求出的精确边界线的G2我们用细化算法0将这些边界线进行宽度会超过一个象素-细化=其次-要确定所属区域中待求边界线的起始点和终止设该运动区域的外接矩形的长和宽分别为HI点=JKL和若HI则取与外接矩形的左边界和右边-OL-LMINLKJKLMINLK若有多个分别取左上和右下的界相接的点为起点和终点#点%否则-取与外接矩形的上边界和下边界相接的点为起点P若有多个分别取最左和最右的点%和终点#=物体的边界必定为连续的-用表/所示的分段函数来计算前后各跟踪点之间的路径的代价-其中QI表示当前跟踪-R和其下一跟踪点R之间的距离点IQI--R&其中-表示第&阶段到第&-%./阶段的状态转移规&&1#$*律-称为状态转移方程=最后得到描述该问题的数学模型#$%&’()+,#$-*%.!01#$-*%23&&&&&&./&&&!*#$%&&,#$-*%&Q$&&&-*#$%.^$&&&&&&56/-567-8-9#/%!#$%&955用该数学模型求得最优目标函数的过程中所经过的状态即为所求的运动区域中边界线的各组成点=由于前一步处因此要在各边界线段不连续理所得的边界线段不一定连续-处插入一些小的直线段来连接它们=表示点I到点R的路径的代价=-RUI表V连续性代价QI-RUI-R/977&WGXW99YZ99Z/799[Z7999Z/97997=&=&用动态规划法在运动区域外连接轮廓而且可能只有物体的一由于运动的物体不一定是刚体-部分在运动-因此由运动区域提取的边界线在大多数情况下需要将这些不完整的边界线通过已知的图像信是不完整的-息连接成完整的轮廓线=我们需要在一运动物体边界线的一个端点和与之最近的另一运动物体边界线的另一端点之间为了找到所有的边界点-我们考虑找到该物体的准确边界=边界点与其它点的区别在于边界点的左边或右边点的颜色h亮度有明显的区别-这种区别用以下公式计算KI&0#i%.#N%.#j%k&-I6iI6/I6NI6/I6jI6/其中I为一扫描线上的第I个点=为了使整条路径的代价具有可比性-用以下公式计算各点在路径中的代价1@l#K%-^6#Kk199s%#7%’@l&’/mImn(opqII&/I’@lr/其中HI可见^越小越可能是我们要得IJKL为扫描线的宽度=的边界点=物体的边界必定为连续的-所以用表&所示的分段函数计算前后各跟踪线段各点之间的路径的代价-其中QI表示-R当前跟踪点I和下一点R之间的距离QI=-R&因为物体的边界应为连续的-所以表/在距离为G时-设为799=-RUI同时-运动区域内的准确边界线应是唯一的-从起点开始的边界线走向应对着终点=所以用表7所示的分段函数来计算运动区域边界线各点到该区域边界线终点之间的路径其中\表示边界线段的当前点I与该区域所的代价-#-%III$S之间的距离属边界线段终点#-%]]$S\=I&表示\与$所在扫描线到终点最近距离的比值-而_I表示III^点I到终点路径的代价=表‘方向性代价^I_I/9/=/7/=7W/=&X/=WZ/=G799[/=G/999因为物体的边界线走向应是唯一的-所以表7中在比值为/设为7=G时-99=_I由以上的两个代价得到整条边界线段的路径代价为]6/]6/$-$I./Ia&bUI&/.b_I&/$I=表示点I到点R的路径的代价=UI-R表t连续性代价QI-RUI-R/977&ZW/9G799XW99YZ99Z[Z/799/X99由第7该问题的最优目标函数为=&=/节所述的基本模型-!#$%&&&&#*-8-*%&56/cdKa#$-*-*-8-*%&5&&&./56/cdKa#$-d#$%%=&5&&5&万方数据d#$%ef#$%&5&&5&其中-即第&条扫描线P表示第&9-/-8-6/表示阶段-&5$&因为物体的边界应为连续的-所以表&在距离为G时-O设为%&&’#$!&由式(和表*我们得到整条路径代价为%)..计算机辅助设计与图形学学报%&&%年&=&&=&相比较#任何与参考模板时二值模板;)6的时间连贯度0(6间连贯度的显著偏差即表明该分割方法的时间连贯性不佳’(*)用本文提出的技术方法处理C序列#并且DEFGGHIJK@I&将处理结果与文献7和文献7所分别提出的两种方法的L9M9处理结果进行比较#所得结果如图%图%列出了与NO所示’手工标记的二值参考模板序列比较得到的空间准确度测量值P图*列出了时间连贯度测量值P图O列出了分割的结果’:6&’%&&’/8&’/Q&’/O文献7方法M9&’/%文献7方法L9&’/&本文方法&’&8&’&Q&’&O&’&%&/L//&//L/+,-01&2&,/-!1&#1&3/&,%其中1为第&条扫描线段上所选的点’&将式(代入式(即得到了描述该问题的数学模型’用*)/)#该数学模型求得最优目标函数的过程中所经过的状态即为所求的非运动变化区域中边界线上的各点’这样#我们就得到了表示运动对象的完整轮廓线’4实验到目前为止还没有一种被普遍接受的5用来衡量自动视频分割方法的性能的测量标准’空间准确性和时间连贯性是衡量分割结果质量的两项重要的标准’在6时刻通过分割估89算出的视频对象二值模板的空间准确度定义为71#A)B;(1#A)-;(&=&6=?@6(1#A)%&/%L/帧&=&=?@:6(;;,/36#6)1#A)-;(&=&6(1#A)#()06&’&&O&’&&*图%空间准确度其中;和;分别是6时刻估算出的视频对象二值模板和参考对象的二值模板#B是二值C异或D操作符’时间连贯度=?@6&=&6定义为()060(6),:6(;#;),/3663/1#A)B;-;(6(1#A)(1#A)#;(1#A)6-63/&’&&%&’&&/&/L//&//L/%&/%L/文献7L9方法文献7M9方法本文方法帧和;分别是6和6估算出其中;3/时刻的对象二值模板’663/=?@=?@的视频对象二值模板;)应与参考对象6的时间连贯度0(6图*时间连贯度F原始帧R分割结果图O原始帧和分割结果从这些测试结果可以看出#本文提出的基于动态规划的视频分割技术有良好的视觉分割效果#同时也获得了优于文献7方法的空间准确性#并保持了较好的时间连贯性’L#M9实验中发现两个问题S当运动边界线只占对象完整(/)轮廓线的很小一部分时(通常是由于背景变化过大造成的)#本方法将退化为一种串行的基于边界的图像分割技术P(%)当场景中多于一个对象时#本方法仅通过运动区域的距离来区分不同的对象#当它们较接近时会产生合并’所以本方法以解决在有变化背景的场景中多还应考虑融入用户的交互#个对象的识别和锁定等问题’T结论尽管人类的视觉系统能够轻易地分辨出运动物体#但是自动视频分割依然是视频处理领域最具挑战性的课题之一’下转第U(TV页)万方数据W期徐锬等7基于模糊数学的数字图像模糊度+’()*+,-.$’()+/*!&%&%&#$’()*1+-.$’()*,/%&%&0&#$’()344-.$’()4,12&%&%&#$图4三幅手骨5线图像6结论参考文献综上所述-对图像模糊度有以下结论7能比较客观9准确地评价图像$8&符合人的视觉感受-模糊程度:具有易操作性:$4&对选取阈值的要求较宽松-计算时间与图像大小成线性关系:$+&使用并行算法-可实现完全自动化的图像处理优化决$*&基于此算法-策-大大提高图像处理的效率)虽然本文定义的图像模糊度比前人定义的模糊指数有明显的改进-但容易受到噪声的干扰)当噪声较强时-图像模糊度取值偏小)因此对含有噪声的图像-建议先使用滤波等手段消除噪声-以防图像模糊度失真-而抗噪性能优良的模糊度算法有待进一步研究);8&=-C)G;)S7&?&@ABDEFH!A@IJK2@LL&MAN@2OMKPKAQR&O!MAO!&-81WW$&SO!MAO!&?&!KTKMAUM&V@JL&TQIJ@LL&MXO&M@L@李介谷等图像处理技术上海上海交通大学出版-);)7$R&社-81WW&;4&=-X-ZB?)\2&?BMP&O@MY!MA&KMA[@MAP!LLK[&H!A@H@TJ&2L;&)\_0!L@]KM[B^^Q&MT@AJ!PL?_P&@]R!TO@H!T&2L\?KBJM!P-4((8-83$8&7W‘8*$&K[XO&M@L@UM&V@JL&T&@L&MXO&M@L@李均利-陈刚-吴炯锋)基于模糊积分的一类图像度量;&)$?高校应用数学学报-4((8-83$8&7W‘8*&;+&=\a)Nb!]@O@LTL2KJ@L@H!MT&2L[KJTO@M!TBJ!PP!MAB!A@L;)G7I\&MJK2@@]&MALK[TO@1TOGMT@JM!T&KM!PXKM[@J@M2@KM-I-81W4)*4/‘*+(XKH_BT!T&KM!P=&MAB&LT&2LJ!AB@;*&\c!)GB[H!MMTJK]B2T&KMTKTO@NO@KJQK[dB^^QSB0L@TL-fK)g@dBM]!H@MT!PNO@KJ@T&2!PeP@H@MTLPBH@8;R&h7\2-81,/iKJj!]@H&2IJ@LLkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk上接第l$mn页&本文提出了一种自动分割出视频序列中运动对象的方法)它结合了运动边界提取和基于动态规划的轮廓连接算法)其中-运动边界的提取使得本方法能够较好地利用视频序列中的运动信息-提供了比用单纯的图像分割技术进行分割更好的可靠性)同时-我们将轮廓连接问题分成两个模块-对于在运动区域中的轮廓连接问题-连接算法强调轮廓的连续性:对于在运动区域之外的轮廓连接问题-连接算法则强调轮廓线象素在颜色9灰度9梯度等特征上与其它象素的区别)实验表明本文方法显示出了优于已有算法的性能和分割效果);*&GSopGeX8p41p8?NXSXZY81+*b4((8-g+,RIeYb;&!__P&2!T&KML]K2BH@MTS;/&N\J-\c!)Sb2OB_T!T&LT&2!PHK]@P0!L@]2O!MA@]@T@2T&KM&M;&)S-811+-+8$+&783/‘8W(HKV&MAV&]@K?&AM!PIJK2@LL&MA;3&N\J-\c!-rR@)X2OB_LT@JO!MA@]@T@2T&KM&M&H!A@7\sL@qB@M2@LBL&MAY&00LJ!M]KH[&@P]L!Q@L&!M!__JK!2O;)G7I\&MJK2@@]&MALK[GMT@JM!T&KM!PZKJjLOK_KM-GMT@PP&A@MTS&AM!PIJK2@LL&MA!M]XKHHBM&2!T&KMSQLT@HL-?-811+)/3‘38S@M]!&!_!M;,&NR@-cggA)\B&@J!MTKH!T&2L@AH@MT!T&KMK[HKV&MA[KJ&)GV&]@KK0t@2T_P!M@A@M@J!T&KM;?eeeNJ!ML!2T&KMLKM-811W-W$/&7/4/X&J2B&TL!M]SQLT@HL[KJf&]@KN@2OMKPKAQ‘/+W;8&G8p41p8RIWp+4+b811W-oVbSopGeX?NXSXZY8eY1g4@J*L;&V&@hK[TO@RIeYbT!M]!J]S;4&G8p41p8b811W-RI*VSopGeX?NXSXZY8eYb&LB!P[&M!P;&2KHH&TT@@]J![TS;+&GSopGeX;&J@qB&J@H@MTL]K2BH@MTS8p41p8?NXSXZY8(+/b4((8-g*,RIeYb;W&G8p41p8R+**Wb811W-rSopGeX?NXSXZY8@[&M@]_JK2@]BJ@[KJK0t@2T&V@@V!PB!T&KMK[V&]@KK0t@2TA@M@J!T&KM!PAKJ&TOHL;&S参考文献万方数据包含各类专业文献、高等教育、文学作品欣赏、中学教育、应用写作文书、行业资料、一种基于动态规划的视频分割方法76等内容。
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