復(fù)雜場(chǎng)景下融合空時(shí)顯著性的感興趣目標(biāo)分割.pdf

1、視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、識(shí)別和分析等的基礎(chǔ)，具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。由于背景減除法、光流法、幀間差分法這些運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割的常用方法，具有目標(biāo)分割的盲目性和無(wú)選擇性，使得一些不顯著的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)也被分割出來(lái)，大大增加了后續(xù)圖像處理的任務(wù)量和難度。如何盡可能完整且僅將人眼感興趣的目標(biāo)分割出來(lái)是一個(gè)需要重點(diǎn)研究的問(wèn)題，這也是本文課題的重要研究意義所在。
　　本文針對(duì)靜止攝像機(jī)采集的視頻進(jìn)行了感興趣目標(biāo)

2、分割研究，提出了一種新的融合空時(shí)顯著性的感興趣目標(biāo)分割算法，自動(dòng)地篩選出人眼感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并將其分割出來(lái)。主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1.提出了融合了基于圖論和馬爾科夫鏈的空間顯著圖和基于運(yùn)動(dòng)矢量和熵的時(shí)間顯著圖的模型，將空間域靜態(tài)信息和時(shí)間域動(dòng)態(tài)信息同時(shí)引入到視頻目標(biāo)分割中來(lái)。
　　2.針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割存在背景偽點(diǎn)的問(wèn)題，提出了基于背景減除和形態(tài)學(xué)膨脹的后處理算法。
　　本文提出的模型和方法在不同場(chǎng)景采集的視頻上進(jìn)