【摘要】：為提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法對(duì)多種復(fù)雜場(chǎng)景的自適應(yīng)能力和分割精度,提出一種基于運(yùn)動(dòng)顯著圖和光流矢量分析的目標(biāo)分割算法。該算法首先基于運(yùn)動(dòng)顯著圖提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大致區(qū)域,然后利用光流矢量獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景區(qū)域的運(yùn)動(dòng)邊界,并結(jié)合點(diǎn)在多邊形內(nèi)部原理得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)內(nèi)部精確的像素點(diǎn),最后以超像素為基本分割單元,通過(guò)引入置信度的概念實(shí)現(xiàn)最終像素一級(jí)的目標(biāo)分割。通過(guò)與典型算法進(jìn)行多場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)對(duì)比,表明該算法能夠有效實(shí)現(xiàn)多種復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割,并且較現(xiàn)有算法具有更高的分割精度。
[Abstract]:In order to improve the adaptive ability and segmentation accuracy of moving object segmentation algorithm for multiple complex scenes, a target segmentation algorithm based on motion saliency graph and optical flow vector analysis is proposed. The algorithm firstly extracts the approximate region of the moving object based on the motion salience map, then obtains the moving boundary between the moving object and the background region by using optical flow vector, and combines the points in the polygon to get the precise pixel points inside the moving object. Finally, using the super-pixel as the basic segmentation unit, the final pixel level target segmentation is realized by introducing the concept of confidence. By comparing with typical algorithms in multi-scene experiments, it is shown that the proposed algorithm can effectively achieve the segmentation of moving objects in multiple complex scenes, and has a higher segmentation accuracy than the existing algorithms.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)502教研室;
【分類號(hào)】：TP391.41

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3 劉o，

本文編號(hào)：2286674