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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的空分割结合方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法,用于视频对象的分割.该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型,将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为一个图像观察场,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来,得到该帧最后的分割标记场.实验结果表明,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题. 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 ,用于视频对象的分割 .该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型 ,将时间域分割结果作为初始标记场 ,空间域的分割结果作为一个图像观察场 ,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来 ,得到该帧最后的分割标记场 .实验结果表明 ,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题 . 相似文献
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提出一种半自动的视频对象分割新方法,通过对象跟踪分割视频序列的后继帧。这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行了对象轮廓定位,接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素。为使轮廓定位更可靠,在块匹配的运动估值中使用了彩色信息。而模板匹配则使分割结果精确化,避免误差传递,并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中的一直保持相似性,就能够正确检测出对象。实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象。 相似文献
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一种基于内容的快速视频运动对象分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
自从MPEG-4和MPEG-7标准公布以来。基于内容的视频编码与基于对象形状的检索成为视频领域新的发展趋势,而准确地从背景中分割出视频对象是实现上述功能的前提条件。对视频运动对象分割算法进行了研究,该算法结合对称差分和自适应阚值选取,获得变化检测模板,并最终分割出视频运动对象。实验结果表明该算法对运动对象敏感,能实时准确地分割出视频运动对象。但对象的关节运动以及背景的全局运动都将导致分割精度的降低,这也是今后研究的重点。 相似文献
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为了快速准确地分割视频运动对象,提出一种新的自适应遗传视频运动对象分割算法.该算法通过完善进化机制,引进自适应初代个体、自适应选择算子、自适应调整交叉率和变异率以及终止判决等,有效解决了遗传算法收敛速度幔和群体过早成熟的问题.实验结果表明,新算法不但缩短了分割时间,而且取得了良好的分割效果. 相似文献
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《现代电子技术》2016,(21):87-91
提出一种基于区域的交互式MRF图像分割算法,有效地解决了传统MRF方法中初始参数不易准确估计的问题,并能自动检测和矫正出现的误分割。算法在meanshift预分割得到的过分割区域上进行人工标记,并将图像转化到L*u*v空间,用较简单的欧式距离表达不同像素点之间的差异。同时,分析了误分割可能出现的情况,分类别对误分割现象进行自动检测,然后运用基于区域势能的区域合并方法对误分割进行自动矫正。通过对医学图像及自然彩色图像进行实验,实验结果表明该算法能准确地完成分割任务,并实现对误分割现象的自动检测和矫正,与传统MRF及Graph Cut算法相比,该算法能获得更准确及更平滑的分割结果。 相似文献
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基于快速EM算法的马尔可夫随机场模型运动目标自动分割 总被引:2,自引:2,他引:2
文章提出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Expectation—Maximization(EM)算法进行了改进,提出了快速EM算法。从不完整数据中估计出概率模型的参数。在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统能量函数。然后通过条件迭代模型(ICM)优化算法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,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果。 相似文献
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针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。 相似文献
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基于改进分水岭算法的立体视频对象分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种结合视差和边缘信息进行立体视频对象的分割方法。针对传统分水岭算法过分割的问题,提出了改进的算法。采用基于自适应权值的立体匹配方法获得可靠的视差图,并利用改进分水岭算法进行视差图分割,获得初始的视频对象区域,随后对初始视频对象进行边缘检测,通过提取其轮廓获得准确的对象,最后提出基于区域的对象跟踪方法,完成后续帧视频对象的分割。实验结果表明,本文提出的方法可以获得良好的分割结果。 相似文献
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在传统时空联合算法的基础上,提出了一种基于定时段区域补偿的视频对象分割后处理算法。首先,通过对帧差图像进行噪声抑制和膨胀连接获得变化检测模板;然后,对原始图像进行开闭重构简化,求取形态学梯度,通过对形态学梯度图像进行非线性变换和梯度等级划分并最终由分水岭算法获得对象的精确边界,通过比例运算提取出视频对象的初始二值化模板;最后,通过定时段区域补偿获得最终的完整视频对象模板。实验结果证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献