基于參數(shù)估計的運動圖像分割算法的研究與應用.pdf

1、隨著計算機技術的不斷進步，計算機視覺的研究對象已經從單幅靜止圖象的研究轉到對運動圖像序列的研究。運動分割是把序列圖像劃分為在語義上具有不同意義區(qū)域，進而分割出運動物體的過程，它是許多運動圖像分析應用中必不可少的初始處理階段。但是要提出準確的、高效的運動分割方案仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的任務。 本文首先敘述了運動對象分割技術的產生和發(fā)展，討論了運動圖像分割技術的現(xiàn)狀。闡述了該領域的基本研究方法，并對這些方案進行了比較系統(tǒng)的分類。然后探

2、討了一種基于馬爾可夫隨機場(MRF)模型的運動目標自動分割算法。該算法采用高斯混合分布描述視頻序列的差分圖像，對標準MAP算法進行了改進，使用快速方法計算后驗邊緣。先對視頻處理對象進行初始分割，獲取初始運動數(shù)目以及相應的運動模型的初始參數(shù)，然后通過參數(shù)估計，不斷更新模型參數(shù)，之后通過把每個運動區(qū)域和運動模型相關聯(lián)，來同時估計多個運動區(qū)域，最終達到分割的目的。經實驗驗證，本文所提的方法是有效的。 最后，在前面工作的基礎上，將空間域