融合多尺度信息和MRF的序列圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割
關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割 mrf模型 多尺度信息融合 標(biāo)記場 迭代條件模式
摘要：提出融合小波域多尺度信息和MRF模型的序列圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法。對視頻每幀圖像進(jìn)行小波多分辨率分析,融合每一尺度的特征信息,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建每一尺度MRF模型的特征場和標(biāo)記場;標(biāo)記場采用Potts模型建模,同一尺度觀測特征場采用混合高斯模型建模,同標(biāo)記的特征場采用高斯模型進(jìn)行建模,相鄰尺度間標(biāo)記場用一階Markov轉(zhuǎn)移概率描述;最后,利用迭代條件模式(ICM)實(shí)現(xiàn)MRF模型中后驗(yàn)分布函數(shù)最優(yōu),完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能較好的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息,在固定場景的視頻監(jiān)控中具有一定的適用價(jià)值。
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