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提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型的运动分割算法,仅使用了压缩流中的运动矢量和块编码模式信息,可以在复杂场景下对运动对象有很好的分割效果.利用运动矢量量化的方法来对运动矢量进行预处理,对运动矢量进行马尔可夫建模,利用能量最小函数进行优化得到运动对象分割的效果.实验表明:与现有的方法相比,该方法可从复杂场景中更准确地对运动对象进行分割. 相似文献
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从压缩域直接分割视频对象比传统的像素域分割具有快速高效的特点,目前已有不少从MPEG域分割的方法,但从H.264压缩域分割的甚少。为此提出一种基于H.264域的实时分割运动对象方法,该算法先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿,然后对4×4的运动矢量场进行分类处理,最后对非零运动矢量使用改进的EM聚类分割算法。本文算法对多个视频序列进行了实验,结果表明,该算法针对静止背景和运动背景的视频序列都能达到较精确的实时分割。 相似文献
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针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目标函数,提高FCM算法抗噪性。为验证FKMFCM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、运行时间、迭代次数4个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,FKMFCM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。 相似文献
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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
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GrabCut算法用户交互量少且分割精度高,但它迭代使用GraphCuts的求解模式使得在处理高分辨率图像时,耗时巨大。提出了一种快速GrabCut算法,在高斯混合模型参数估计过程中,通过SLIC算法构建精简的GraphCuts模型以实现加速。通过SLIC算法将原始图像快速地预分割成具有确定边界且区域内相似度高的超像素图,并以此构建精简的网络图。以块内的RGB均值描述超像素特征进行高斯混合模型参数估计。为了提高分割精度,使用得到的GMM参数对原始图像进行分割。实验结果证明了该算法在时效和精度上都有很好的性能。 相似文献
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本文探讨了一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用高斯混合分布描述视频序列的差分图像,对标准MAP算法进行了改进,使用快速方法计算后验边缘。首先对视频处理对象进行初始分割,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来同时估计多个运动区域,最终达到分割的目的.实验结果证明,本文所提的方法对运动目标分割具有较好的分割效果. 相似文献
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根据卫星遥感图象的特点,讨论了基于马可夫随机场的图象分割方法,建立了相应的基于马可夫随机场的图象分割模型,以实现复杂遥感图象的快速分割,并由此将图象分割问题转化成图象标记问题,进而转化成求解图象的最大后验概率估计的问题。虽然传统的模拟退火算法(SA)能达到后验概率的全局最大,但是时间复杂度太高,实际分割中经常采用次优算法,文中还引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法(GSA)和一种基于竞争理论的算法(CA),取得了快速分割图象的效果。试验证明,该两种算法完全可应用于复杂遥感图象的快速分割。 相似文献
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运动、静止目标获取与识别(MSTAR)计划表明,将合成孔径雷达(SAP)图象分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识别是一种有效的手段。但是由于SAP图象所固有的斑点噪声的影响,传统的分割方法很难获得准确的分割。为此提出了一种基于MRF(Markov random field)模型的SAP图象分割算法。用MRF模型描述待分割图象的先验知识,利用最大似然(ML)估计从训练数据中获得图象各区域的先验概率分布,采用Bayes方法,在观测数据基础上,根据分割图象的后验分布所对应的MRF模型的条件概率,利用Metroplis采样器获得最大后验概率(MAP)准则下的图象分割。通过对MSTAR的样本目标图象应用该算法,结果表明它可以获得稳健和准确的分割效果。 相似文献
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基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
离散马尔可夫随机场(MRF)模型是贝叶斯图像分割中最常用的工具。一般采用双MRF,一个随机场对应于观测图像,另一个随机场对应于未知的分类标号,通过迭代的算法将图像的局部信息逐步传递到整个图像,以求得分割标号的最大后验概率(MAP)或最大后验边缘概率(MPM)估计。近年来提出的多尺度MRF模型(或称因果MRF、分层MRF模 相似文献
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图像分割是个病态问题,精确化的图像分割需要用户提供足够多的约束信息才能实现.近年来随着马尔可夫随机场吉布斯能量函数最小化图割求解技术的突破,许多国外研究人员开展基于图割方法的交互式图像分割技术的研究.在众多交互式图像分割技术中,由于用户友好性和潜在应用价值,采用矩形框约束的交互式图像分割方法非常吸引人.从超像素马尔可夫随机场模型和网格马尔可夫随机场模型出发,在吉布斯能量函数中引入高阶势能项,高阶势能项的引入使得新的模型既能捕捉细粒度的单个像素信息又能捕捉单像素一定范围内的关联信息,从而提高了矩形框限制条件下的图像分割性能.实验表明:与GrabCut算法相比,所提算法准确性上有一定提高.最后,将所提算法应用在视频对象分割上也取得了不错的效果. 相似文献
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《计算机科学与探索》2019,(2):285-299
提出了一种基于梯度约束SLIC(simple linear iterative clustering)的快速视频目标提取方法,允许在关键视频帧上提供少量用户交互下,该方法能够快速并精确地提取复杂视频片段中的视频目标。首先,采用梯度约束的SLIC算法对视频片段进行预处理,有效降低待处理的视频数据量;其次,以预处理生成的超像素为结点构建三维无向图,在此基础上定义能量函数,并结合外观特征与运动特征建立鲁棒的相似外观度量机制;最后,采用最大流/最小割算法最小化能量函数以得到三维无向图的最优划分,从而最终实现视频目标提取。实验结果表明,该方法在处理包含复杂场景的视频片段时能够获得理想的视频目标提取结果,且时间效率相比现有视频目标提取方法明显提高。 相似文献