10、图像/视频分割：现状、趋势与挑战

图像/视频分割：现状、趋势与挑战

1. 引言

我们常说“一图胜千言”，一张静态图片就能传达复杂的语义信息。当我们看图片时，眼睛如何找到感兴趣的目标，大脑又如何理解场景呢？答案或许在于语义内容处理，它能为场景理解提供有意义的线索。

近年来，基于视频数据的内容应用发展迅速，如视频检索、浏览、总结、事件分析和编辑等。高效访问大量多媒体内容的需求日益重要，但从图像或视频中成功获取语义内容，在计算机视觉和模式识别领域仍是极具挑战性的任务。

为了理解场景内容，我们需要明确其基本组成部分，常见答案是语义对象。它代表一个数据项及其潜在的语义上下文，可能包含一组灵活的元属性，明确描述数据项含义的隐含假设。因此，在理解图像之前，关键的一步是将图像或视频分割成几个组成部分。

2. 分割的定义与应用

2.1 分割的定义

一般来说，分割可定义为将数据划分为具有相似特征的潜在子集的过程。它已成为语义内容提取的关键技术，在数字多媒体处理、模式识别和计算机视觉领域发挥着重要作用。

2.2 分割的应用

图像/视频分割的应用广泛，以下是一些常见的应用场景：
| 应用场景 | 具体描述 |
| — | — |
| 对象识别 | 分割是关键组成部分，将连贯的图像区域分组，用于组装和检测对象。特征提取和模型匹配依赖于图像分割的质量。分割后的均匀强度区域可作为特征，推导出类别模型。 |
| 视频监控 | 将对象分割成多个部分，通过跟踪移动对象的演变来提高跟踪的鲁棒性，以应对遮挡问题。分割后的掩码可用于预测和识别入侵者或异常情况，并及时发出警报。 |
| 视频索引