基于Markov随机场模型的运动对象分割研究

探讨了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MAP算法进行了改进,使用快速方法计算后验边缘。首先对视频处理对象进行初始分割,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来同时估计多个运动区域,最终达到分割的目的。实验结果证明,提出的方法对运动目标分割具有较好的分割效果。

基于区域收缩和DIRECT算法的运动分割

运动图像序列分割是计算机视觉中的一个重要问题.本文采用基于贝叶斯框架的最大后验边缘概率算法进行运动目标分割.首先,重新定义贝叶斯框架中似然函数的平滑项,并采用区域收缩算法实现迭代过程中运动目标支持区的估计.然后提出一种通过区域中心和主轴表示6参数仿射运动的模型,通过区域主轴像素估计运动参数,提高算法执行速度,将估计问题转化为一个取值有界的最优化问题,采用 DIRECT 算法估计运动参数.该方法与传统方法相比,提高运动参数估计的准确性和稳定性.通过仿真实验结果证明该方法的有效性.