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针对智能监控系统中多个运动目标进行图像分割这一问题,该文提出一种自适应分裂与合并的多运动目标聚类分割算法。该算法首先利用视频图像的时域信息,通过样本方差进行背景建模,分割出包含多个运动目标的前景图像。然后定义了像素点的空间连通率,并设计一种利用中垂线分割法,对初始聚类进行自适应分裂与合并。在无需事先设定聚类分割数目的条件下,自组织迭代聚类算法能完成多运动目标的分割。实验结果证明该算法对多运动目标分割效果好,分割结果与人眼视觉的判断一致。利用空间连通信息使得算法迭代收敛速度快,具有良好的实时性。 相似文献
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为了在红外视频中准确分割运动目标,提出了一种基于边界评价的红外运动目标时空域分割的新方法。首先,利用运动目标在时域差分图像中的空洞效应,提取出最有意义运动目标种子点。重点是运动目标的空间分割,利用种子区域整体与局部的关系,在提取出的种子上进行区域生长,可以得到不同生长阈值下的运动目标分割掩膜。为确定最佳生长阈值,提出了一种无需先验知识的红外目标分割掩膜边界评价准则,并采用分割-评价-再分割-再评价的循环迭代模式,利用由粗到精的搜索方法,找出最佳的生长阈值,同时得到最佳的运动目标分割掩膜。实验证明,所提出的方法能在红外视频中准确分割出运动目标区域,效果良好,性能鲁棒。 相似文献
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针对传统算法无法对短暂静止的红外运动目标进行准确有效地分割,该文提出了一种利用边界运动特征的红外运动目标分割方法。首先,定义了一种新指标边界运动显著性,该指标利用边界点时空域特性,可以准确反映图像中边界点的运动特征,显著性越高,则该边界点属于运动目标的可能性越大。然后,通过Otsu阈值法提取出显著性高的边界点,并利用历史数据对其进行修正,修正之后的运动边界点作为运动目标种子。最后,通过一种逐层生长的区域生长方法,在运动目标种子上分割出完整的运动目标掩膜。该方法在多组红外图像序列中进行测试与对比,结果证明该方法运动目标分割效果良好,目标背景的错分率低,可以准确检测并分割出短暂静止的运动目标。 相似文献