时空联合的鼠兔视频序列图像分割

摘要：

针对鼠兔视频序列帧中某些帧的运动目标处于运动状态、另一些帧的运动目标处于静止状态的特点,提出一种结合快速目标检测和水平集的时空联合分割方法.时域上采用快速目标检测方法获取运动目标的初始区域,空间域上采用改进的局部二值拟合(Local Binary Fitting,LBF)模型在得到的初始活动轮廓曲线上迭代演化.在确定运动目标初始活动轮廓曲线时,首先通过交互式分割得到第一帧鼠兔图像的初始轮廓,再用两帧差法检测相邻两帧图像是否有像素变化,判断鼠兔目标的运动状态,最终快速准确得到每一帧鼠兔图像的初始活动轮廓曲线.实验结果表明:与传统方法相比,所提出的用于鼠兔视频序列图像的时空联合分割方法可以更精确、更快速地得到运动目标轮廓.

关键词：图像分割、高原鼠兔、帧差法、LBF模型、水平集

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;甘肃省高等学校科研项目

在线出版日期：2020-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45