基于保边滤波的显著目标快速分割方法

摘要：

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题.本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法.首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解.其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markovrandom field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解.本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率.最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率.

关键词：显著目标发掘、MRF模型、保边滤波、快速目标分割

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472002;安徽省高等学校省级自然科学研究项目重点项目KJ2014A015;安徽省高等学校自然科学研究重点项目KJ2015A110;安徽省科技厅自然科学基金面上项目1308085MF97

在线出版日期：2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：799-808