北京理工大学本科生毕业设计（论文） 国外文献翻译
D.调制方案
在很多视频序列中，连续帧之间的运动是比较少的。在所提出的方法中，跟踪是每三帧执行一次。一种调制方案被提出以计算帧间（k & k+N0）的目标运动，并且在被预测的运动较快的轻快的情况下调低运动估计。这种调制方案能在视频序列中的运动较慢的情况下很好的节约资源。 基于运动估计算法中的初始化部分（图.3）所得出的初始化种子块，我们建立一个运动模型并算出帧间的运动均值。
仿射模型有下面的公式定义
ai,i=1,2...6，在矩阵A中是模型参数。该转换移动参考帧中的点(x,y,k+N0) ，到前一帧图像中的(x',y',k)。最小二乘算法用来提取运动模型参数。
该仿射模型中的转换要素反映了目标的运动过程。如果上述L2模较大的平移分量大于阈值（ η ） ，相邻帧的运动估计是重复的（N0=1） 。如果该算法一次在三帧图像上应用，能纠正跟踪误差（N0=3） 。如果目标的尺寸比帧图像的尺寸小，有可能不存在任何目标种子块。在这种情况下，依据较小的块（如：4×4）算得的运动向量会被用来寻找仿射模型。
E. 目标掩膜的产生
k
前一帧中与目标相符的部分用Pobj表示，它的目的是在给出运动向量的条件下产k?N0生当前的目标部分用来支持P。让MVik?N0来描述计算出的运动向量，得到区域obj（块）Rik?N0?I(x,y,k?N0)。此外让[X]h表示X由h?Z2:[X]h?{x?hx?X}转化得
出的值。在这，h代表每个块的运动向量。当前帧的每个块都进行运动补偿
k?N0k中的部分块。这会给我们当前帧P的目标支持。([Rik?N0]MVk?N0)以找出坐落在Pobjobji 6
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目标掩膜需要进行合适的修改以便照顾遮挡和遮挡恢复。遮挡和遮挡恢复用下一章节的具体方法来解决。
III. 遮挡和遮挡恢复
用来处理遮挡/遮挡恢复的最长用的方法在于找出全局运动向量中的运动补偿帧[1]。该补偿帧是初始帧与阈值（?）的差值，给出当前帧的离群像素。如果前向运动估计为k?k?N0）并且第k帧以第k?N0帧重建，离群像素与第k?N0帧中将被覆盖的区域相符。对于落后的运动，第k?N0帧使用第k帧重构.。这种情况下检测到的离群像素对应第k?N0帧中出现的新的（未覆盖）区域。理想的情况下，新的区域应该对应遮挡恢复而覆盖区域对应遮挡。但在许多情况下，其中的一些为覆盖区域并不对应遮挡恢复，一下会做出解释。遮挡恢复算法的目的是用来检测事实上属于遮挡恢复的未覆盖区域 。以下段落解释了用于遮挡恢复的算法。二元性原理可以被应用于构建遮挡检测算法。
不能被准确地运动补偿的区域被表示成覆盖或为覆盖区域。在很多情况下，现存的不能被准确的运动补偿的区域归因于非刚性结构或光照变化。在这些情况下，覆盖和为覆盖区域并不符合遮挡和遮挡恢复。
很明显需要进一步的分类来找出实际中的未覆盖区域中的遮挡恢复部分。要达到这个目标可使用基于运动的标准。
A.二元原理
遮挡和恢复被看作是双重的事件。为检测遮挡遮挡恢复 (遮挡) ，当前帧用下一帧来进行欲动补偿以企鹅的未被覆盖（被覆盖）的区域。在案件遮挡恢复 (遮挡) ， 具有目标运动特性的的未遮挡（遮挡）区域中与目标相似（但彼此不同）。 这种检测遮挡恢复 (遮挡)的算法能找出这种运动相似性 。在此二元性的基础上，执行遮挡恢复检测的算法可以被公式化，做些合适的修改就可以用来检测遮挡。
B. 遮挡恢复检测
1 ）未覆盖区域：为了执行遮挡恢复检测步骤，未来几帧图像中的未遮挡区域
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k?N0需要被预测出来。目标轮廓已经用运动矢量预测，所用公式为P。新的区域可能obj出现在当前帧中 (k?N0)。为了估计这些区域，当前帧(k?N0)会用第k帧来进行运动补偿。一些预处理操作被应用于掩膜来去除噪音。
2 ）区域分类：如前所述，未遮挡区域不符合实际中的遮挡恢复s 。我们用色彩为标准来预测未遮挡的区域。在分类的第二个阶段，运动被用来作为标准。 以下是实际中的属于目标的未遮挡区域。
?属于目标的未覆盖区域应该具有和目标相似的特性。
?与未覆盖区域的其它目标相比较，检查运动的一致性。 估计未覆盖区域平均运动向量的一致性。然后做相似的测试将未覆盖区域分成实际遮挡恢复和误报两类。
图.4 提取目标（工人）
图.5 提取目标（车内男子）
k?N0k?N0k?N0运动矢量聚类：删除P所涵盖的区域，形成一个新的掩膜。PPnew_objnew_objobj中的运动矢量用如下所述的K-均值算法[4]群集。这些区域中的被覆盖部分应为运动矢量不准确而被移除，因此可能在聚类的时候导致错误。
采用了基于块的办法进行来运动估计，每一个块只有一个矢量。这些块矢
k?N0量会被聚类。聚类仅仅需要依据掩膜Pnew中的像素来执行。因此，计算每一_obj个块在掩膜中的像素点数目，得到聚类的加权采样
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{(dx1,dy1)(dx2,dy2)......(dxM,dyM)},{n1,n2......nM}
k?N0 如(dxi,dyi)代表带宏的运动矢量，ni是指处于Pnew中的宏块所包含的像素， M_objk?N0则是指在全部或部分在Pnew中的宏块数目。其中运用了一种用来选择自适应集群_obj的聚类算法。
i B）相似性测试：以下的相似性测试是针对所有未覆盖区域：令MVobj代表未覆i盖区域jth中的前向运动矢量，MVobj代表目标ith的运动集群的中心。每次计算
dobj?MVti
只有在dobj,min??disocc(当 dobj.min?min(d) )的情况下，区域jth被认为是包含在
iobjk?N0k?N0中的遮挡恢复 。根据Qobj来更新目标掩膜。不符合上述条件额未覆盖区域是Pobjjcg?MVoibj虚警。遮挡检测算法可以同理得出因此在这里省略。
IV. 仿真
跟踪已经对一些常见的MPEG测试序列与实时视频序列做过测试。所提出的方法（即目标跟踪可以被认为是许多基于跟踪技术的区域的集合）已被文献报道。该方法主要依据运动矢量来预测目标轮廓，这也意味这现如今需要一种针对视频压缩数据的的跟踪算法。计算一帧所需的时间已经与其他两个基于区域的的跟踪办法进行了比较。依据该算法编写的程序并没有全部得到优化，改进后应能获取更佳的效果。
A. 视频序列
在序列（工人）中，目标运动不是始终如一的，因此当观察到有意义的运动时跟踪会放缓。
图。 4显示了提取包含在众多干扰项中的视频目标。该方法生成的目标掩膜与基于分割的方法一样基本准确，同时它只耗费较少的计算资源。与基于区域的方法相比较的情况如图.5。
B. 检测调制方案
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图.6 工人序列和游鱼序列的跳帧数目
该调制方案为在II-D中描述过的在目标运动相对较慢时跳帧。对于跳帧的目标轮廓可以内插。图.6显示了工人序列和游鱼序列中的跳帧和。在游鱼序列，110帧以前的目标运动都非常迟缓。该调制方案侦测到高速运动，并放缓运动估计。放缓跟踪处理能够长时间准确地跟踪目标。如图所示，工人序列的众多对象中有高速运动。
C. 遮挡检测和遮挡恢复检测
图.7显示了前一节所述的遮挡恢复检测的效果。再次出现的鱼尾与鱼的躯干部分颜色不相似，所以基于颜色相似的区域融合的算法会失效。而应用我们的方法遮挡恢复部分被检测出来并与相符的目标融合。该算法同样被用在实时视频。
图.8 遮挡和遮挡恢复的检测
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