凌风探梅的专栏

1 基本概念1.1 名词解释媒体：是表示，传输，存储信息的载体，常人们见到的文字、声音、图像、图形等都是表示信息的媒体。多媒体： 是声音、动画、文字、图像和录像等各种媒体的组合，以图文并茂，生动活泼的动态形式表现出来，给人以很强的视觉冲击力，留下深刻印象多媒体技术：是将文字、声音、图形、静态图像、动态图像与计算集成在一起的技术。它要解决的问题是计算机进一步帮助人类按最自然的和最习惯

from: https://blog.youkuaiyun.com/zhangamxqun/article/details/80295833FFMPEG拥有强大的视频处理能力，可惜的是有很多人不知道如何使用。本文深入介绍如何用编译好ffmpeg.exe程序处理视频，既有常用的简单的处理，也有一些比较少见的高大上的处理，一定能让你受益匪浅。ffmpeg是一把宝刀，在视频处理上，基本是一刀在手，天下我有。首先...

整理了一些基本视音频术语，用于入门和查询使用。H264：H264是视频的标准,是MPEG4-10,基于内容的高效编码方式.H.264/MPEG-4第10部分，或称AVC（AdvancedVideo Coding，高级视频编码），是一种视频压缩标准，一种被广泛使用的高精度视频的录制、压缩和发布格式。第一版标准的最终草案于2003年5月完成。H.

vibe算法是一种像素级的前景检测算法，实时性高，内存占有率低，前景检测准确率高。但是会出现“鬼影”,当然基于对鬼影的处理，也会有相应的对vibe算法的改进。把下面三篇文章看明白，基本就会掌握vibe算法的过程：《 ViBe: a powerful random technique to estimate the background in video sequences》《Backg

背景建模--Vibe 算法改进一、概述       针对鬼影问题，提出一种了基于前景区域与邻域背景区域直方图相似性度量的判别方法，检测并消除鬼影；针对静止目标问题，改进了Vibe背景模型的更新策略，有效抑制静止目标被吸收为背景；针对阴影前景问题，在Vibe算法中增加一个阴影检测器模型，检测并消除阴影。针对目标不完整问题引入抠图技术。二、鬼影检测       针对鬼影问题，本文提

背景建模--Vibe 算法优缺点分析一、Vibe 算法的优点       Vibe背景建模为运动目标检测研究邻域开拓了新思路，是一种新颖、快速及有效的运动目标检测算法。其优点有以下两点：       1、思想简单，易于实现。Vibe通常随机选取邻域20个样本为每个像素点建立一个基于样本的背景模型，具有初始化速度快、内存消耗少和占用资源少等优点，随后，利用一个二次抽样因子φ，使有限的

运动目标检测ViBe算法一、运动目标检测简介              视频中的运动目标检测这一块现在的方法实在是太多了。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。先简单从视频中的背景类型来讨论。        静态背景下的目标检测，就是从序列图像中将实际的变化区域和背景区分开了。在背景静止的大前提下进行运动目标检测的方法有很多

ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences算法官网：http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/描述ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内

背景建模是从拍摄的视频中分离出背景和前景。由于背景的视频基本是不变的，所以如果把每帧当做一个矩阵的一列那么，矩阵是低秩的，所以低秩矩阵的恢复来恢复出背景。今天主要完成了，在自己的数据库让进行背景和前景的分离。下面为主要步骤：1.从马毅的实验室网址下载RPCA求解的代码http://perception.csl.illinois.edu/matrix-rank/introduction.

视频处理的知识和项目列表Part I 视频处理的知识列表Part II 开源项目Part III 项目列表