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融合多尺度信息和MRF的序列图像运动目标分割

摘要:提出融合小波域多尺度信息和MRF模型的序列图像运动目标分割算法。对视频每帧图像进行小波多分辨率分析,融合每一尺度的特征信息,在此基础上构建每一尺度MRF模型的特征场和标记场;标记场采用Potts模型建模,同一尺度观测特征场采用混合高斯模型建模,同标记的特征场采用高斯模型进行建模,相邻尺度间标记场用一阶Markov转移概率描述;最后,利用迭代条件模式(ICM)实现MRF模型中后验分布函数最优,完成运动目标分割。实验结果表明,该算法能较好的提取运动目标信息,在固定场景的视频监控中具有一定的适用价值。

关键词:
  • 运动目标分割  
  • mrf模型  
  • 多尺度信息融合  
  • 标记场  
  • 迭代条件模式  
作者:
师冬霞; 夏平; 雷帮军; 任强
单位:
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室; 三峡大学计算机与信息学院; 湖北宜昌443002
刊名:
信息通信

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期刊名称:信息通信

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