基于參數(shù)估計(jì)的運(yùn)動(dòng)圖像分割算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)視覺的研究對(duì)象已經(jīng)從單幅靜止圖象的研究轉(zhuǎn)到對(duì)運(yùn)動(dòng)圖像序列的研究。運(yùn)動(dòng)分割是把序列圖像劃分為在語(yǔ)義上具有不同意義區(qū)域，進(jìn)而分割出運(yùn)動(dòng)物體的過程，它是許多運(yùn)動(dòng)圖像分析應(yīng)用中必不可少的初始處理階段。但是要提出準(zhǔn)確的、高效的運(yùn)動(dòng)分割方案仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。 本文首先敘述了運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，討論了運(yùn)動(dòng)圖像分割技術(shù)的現(xiàn)狀。闡述了該領(lǐng)域的基本研究方法，并對(duì)這些方案進(jìn)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(jī)場(chǎng)(MRF)模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)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(duì)標(biāo)準(zhǔn)MAP算法進(jìn)行了改進(jìn)，使用快速方法計(jì)算后驗(yàn)邊緣。先對(duì)視頻處理對(duì)象進(jìn)行初始分割，獲取初始運(yùn)動(dòng)數(shù)目以及相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)模型的初始參數(shù)，然后通過參數(shù)估計(jì)，不斷更新模型參數(shù)，之后通過把每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域和運(yùn)動(dòng)模型相關(guān)聯(lián)，來同時(shí)估計(jì)多個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域，最終達(dá)到分割的目的。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文所提的方法是有效的。 最后，在前面工作的基礎(chǔ)上，將空間域