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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(Markov Random Field)模型的多分辨率运动目标分割算法.该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数.通过条件迭代模型优化算法(Iterated Conditional Modes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果.  相似文献   

2.
马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)理论已经被广泛地应用于视频图像的分割。提出一种基于小波变换的马尔可夫随机场模型的视频对象分割算法。该算法利用小波变换将图像序列分解到小波域,并在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过迭代求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动对象。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,提高构成对象边界像素的数量,快速有效地提取出视频对象。  相似文献   

3.
针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。  相似文献   

4.
肖然  侯进 《计算机工程》2012,38(16):223-225
为解决图像分割中过分割、欠分割和依赖初始分割问题,提出一种基于马尔可夫模型的多分辨率图像分割算法。利用变权重方法改进多分辨率马尔可夫随机场算法,结合曲波和小波变换对图像进行多分辨率分析,并通过区域合并减少图像中的区域数。实验结果表明,与经典算法相比,该算法的分割性能较好。  相似文献   

5.
针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性,提出了一种基于细胞神经网络(CNN)和马尔可夫随机场(MRF)的目标分割方法.首先根据细胞神经网络与马尔可夫随机场能量函数的相似性,将马尔可夫随机场的最大后验概率模型映射到细胞神经网络近邻系统模型中.然后建立图像每一像素点的邻域系统模型,并且构造相应的能量函数.为使能量函数达到快速收敛,再利用模拟退火算法实现能量函数的最小值,以达到对运动目标的提取.由于CNN是由局部互连的细胞组成,因此易于用VLSI实现.实验的结果表明,该方法能够有效地抑制图像的噪声,对于运动目标的提取有较好的分割效果.  相似文献   

6.
一种基于DA-STMRF模型的运动目标分割方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
肖传民  史泽林  亓琳 《计算机应用》2008,28(9):2440-2442
为克服传统的时空马尔可夫随机场模型中全局一致平滑约束引起的过平滑,根据间断自适应的思想,结合边缘信息,提出了一种基于间断自适应时空马尔可夫随机场模型的运动目标分割方法。帧差图像二值化得到初始标记场,初始标记场进行“与”操作获得共同标记场,通过构造相应的能量函数,用Metroplis采样器算法实现共同标记场的优化。通过实验验证了该算法的有效性。  相似文献   

7.
采用多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有动态背景下目标检测算法的局限性,提出一种基于多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法.该算法以视频序列多帧跟踪的运动轨迹为基础,通过轨迹分离和像素标记2个阶段实现运动目标的检测:在轨迹分离阶段,利用多组单应约束对视频序列的背景运动进行建模,并基于该约束通过累积确认的策略实现背景轨迹和前景轨迹的准确分离;在像素标记阶段,以超像素为节点建立时空马尔可夫随机场模型,将轨迹分离信息以及超像素的时空邻域关系统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过最小化能量函数得到每个像素的前背景标记结果.与现有基于运动轨迹的方法相比,文中算法不需要仿射摄像机模型的假设,有效地解决了运动轨迹等长带来的轨迹点区域缺失问题,并可同时处理静态背景和动态背景2种类型的视频;在多个公开数据集的测试结果表明,该算法在轨迹分离准确性、轨迹点密度以及像素标记准确率等方面均优于现有方法.  相似文献   

8.
针对视频序列图像中的运动目标分割,论文提出了将运动检测和马尔可夫彩色聚类相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用基于统计模型的运动检测算法,通过后处理,得到运动目标的初始模板。然后,利用区域生长算法进行彩色图像的初始分割,在初始分割的基础上应用马尔可夫随机场模型进行彩色聚类,得到具有精确边缘的分割区域。最后,将运动目标的初始模板和彩色精确分割结合起来提取出具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。  相似文献   

9.
基于马尔可夫随机场的运动目标检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
精确的目标检测是目标跟踪和识别的重要前提。提出了一种基于固定摄像机环境下的运动目标检测方案,利用多高斯和马尔可夫随机场的混合模型对视频序列进行前景分割,以达到对运动目标检测的目的。建立了马尔可夫随机场用以刻画图像中每个像素点与一定范围的领域内其他各点的关系,同时考虑一定的时域中的关系从而构建一个全局的约束,弥补多高斯模型只考虑单点信息的不足,使得前景分割更为准确。还给出了一种基于多高斯和马尔可夫随机场的新的能量函数形式,并给出了模拟退火方法对模型进行求解的方法。结果表明,利用该文的方法对运动目标进行检测,结果要优于多高斯模型。  相似文献   

10.
运动对象的分割技术一直是图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。采用一种将运动估计方法与马尔可夫随机场(MRF)模型相结合的运动分割方法。采用鲁棒统计技术与误差模型相结合构成运动估计的目标函数,运动模型为仿射运动,通过过松弛算法获得每种运动的运动参数;根据误差最小原则确定运动对应区域的初值,采用马尔可夫随机场(MRF)模型对运动估计结果进行平滑去噪。最后给出了该方法在通用图像实例上的实验结果。  相似文献   

11.
To enable content based functionalities in video processing algorithms, decomposition of scenes into semantic objects is necessary. A semi-automatic Markov random field based multiresolution algorithm is presented for video object extraction in a complex scene. In the first frame, spatial segmentation and user intervention determine objects of interest. The specified objects are subsequently tracked in successive frames and newly appeared objects/regions are also detected. The video object extraction algorithm includes discrete wavelet transform decomposition multiresolution Markov random field (MRF)-based spatial segmentation with emphasis on border smoothness at different resolutions, and an MRF-based backward region classification that determines the tracked objects in the scene. Finally, a motion constraint, embedded in the region classifier, determines the newly appeared objects/regions and completes the proposed algorithm towards an efficient video segmentation algorithm. The results are applicable for generic segmentation applications, however the proposed multiresolution video segmentation algorithm supports scalable object-based wavelet coding in particular. Moreover, compared to traditional object extraction algorithms, it produces smoother and more visually pleasing shape masks at different resolutions. The proposed effective multiresolution video object extraction method allows for larger motion, better noise tolerance and less computational complexity  相似文献   

12.
利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。  相似文献   

13.
张晓燕  赵荣椿  聂烜 《计算机工程》2006,32(24):159-161
提出了一种基于小波变换和运动边缘检测的自动视频对象分割方法。该方法对相邻帧分别进行二维小波变换,在小波域进行变化检测和Canny边缘提取,返回空间域后得到鲁棒的相邻帧差分边缘模板。结合当前帧边缘、背景边缘和前一帧的运动边缘,检测出当前帧对象的运动边缘,从而实现对视频对象的提取。通过实验验证,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有快速、简便、准确性高的特点。  相似文献   

14.
针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题, 提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform, DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息; 其次, 为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声, 构建了复小波域混合概率图模型; 尺度间"父—子"节点间标记采用贝叶斯网络进行建模, 尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)无向图建模, 对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模, 尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模; 最后, 用迭代条件模式(Iterated conditional mode, ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解, 获取标记场, 实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明, 本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息, 较好地定位目标区域, 具有较高的分割精度和鲁棒性.  相似文献   

15.
基于小波变换和ICA的运动目标分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种时空融合的运动目标分割方法.在时域方面,采用时间轴一维小波变换提取运动对象,然后用独立成分分析法提取独立的运动对象,并基于灰度直方图进一步提取视频对象;在空域方面,提出对轮廓提取后的图像进行分水岭变换的改进方法.与COST211 AM算法比较表明,文中方法能更完整、准确地提取出运动对象.  相似文献   

16.
针对基于马尔科夫随机场(MRF)的分割算法常存在边界块效应,且对整幅图像进行建模运行效率低等问题,提出了结合边界的小波域马尔科夫模型的图像分割算法,把影像的特征场建立在一系列小波域提取的边界上,并建立相应的边界标号场MRF模型,借助贝叶斯框架和SMAP准则实现分割。利用Matlab GUI实现了分割系统,通过医学图像检验,结果表明:相比于小波域分层随机场模型(WMSRF),该算法在有效区分不同区域的同时很好地保留了边界信息,提高了运行效率。  相似文献   

17.
基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.  相似文献   

18.
提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。  相似文献   

19.
提出一种将小波变换和核模糊C均值聚类算法相结合的快速彩色图像分割算法。利用小波变换的多分辨率特性,在分辨率最大尺度上的LL子带进行均值漂移聚类,快速获得初始粗分割结果,在其基础上进行模糊核聚类分割,将上一层的结果用于下一层的初始化,重复至最低分辨率后用最小分类器对原始图像进行最终分割。实验结果证明,该算法分割速度快,对自然彩色图像的分割结果优于模糊C均值算法和均值漂移算法。  相似文献   

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