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《基于邻域相关性和帧间连续性的前景目标分割》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于邻域相关性和帧间连续性的前景目标分割王传旭1,2，张祥光1,2，原春锋2，刘云2(1.中国海洋大学信息学院，青岛2660032.青岛科技大学信息学院，青岛266061)摘要：像素级前景分割方法大都基于各像素独立的假设(例如：MOGs和HMMs),然而这种假设往往导致前景物体的不完整。本文克服了这一缺点，提出了一种新的运动目标分割算法。首先,利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割，得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设，导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空
2、间的一致性假设，计算该邻域内像素间的互相关系数；同时，基于背景的帧间连续性和前景的不连续性，计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决，以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性，并能获得更完整准确的前景目标。关键词：前景目标二值图；局部相关系数；帧间相关系数；前景分割中图法分类号：TP301.6文献标识码：A文章编号：26120IntegratingLocalCorrelationandInterframeContinuityforRobustForegroundObje
3、ctSegmentationWANGChuan-xu1,2,ZHANGXiang-guang1,2 ,YUANChun-feng2 ,LIUYun2 (1.InstituteofInformation,ChinaOceanUniversity,Qingdao,266003,China2.InstituteofInformation,QingdaoUniversityofScienceandTechnology,Qingdao,266061,China)Abstract:Per-pixelforegroundsegmentationmethodsare
4、mostlybasedontheassumptionthateachpixelisindependent(e.g.MOGs[2][3][7][9]andHMMs[4]),whichmakesthesegmentedforegroundobjectsnotintegral.Inthispaper,anoveltechniquewithoutthisdeficiencyisproposed.Firstly,abinarymapofinitialforegroundsegmentationisachievedbyperformingBayesianstra
5、tegyaccordingtospectral,spatial,andtemporalfeatures,wheretheforegroundmapisfragmentedduetoindependencehypothesisamongpixels.Secondly,pixels’crosscorrelationinneighborhoodofeachforegroundobjectpatchiscalculatedconsideringspatialhomogeneity.Thepixels’crosscorrelationbetweentwofra
6、mesregardingbackgroundinterframecontinuityandforegrounddiscontinuityisalsocomputed.Finally,pixelsineachneighborhoodarereclassifiedaccordingtotheabovecrosscorrelationsinordertocompensatesmallholeswithinforegroundobject.Experimentsshowthatthismethodisrobustincomplicatedbackground
7、trafficscenevideoandcanobtainmoreintegralforegroundobjects.Keywords:foregroundbinarymap,localcorrelation,interframecontinuity,foregroundsegmentation引言王传旭Email:wangchuanxu_qd@163.com联系地址：青岛市高新区松岭路中段青岛科技大学506信箱 266061电话：13625327846在交通视频监控中,感兴趣的前景目标分割对于提取某些交通信息是非常重要的，例如车辆的速度、车牌等。目
8、前，已有很多分割技术被提出[1]-[9]。文献[1]通过每20帧对每个像素点建立灰度直方图来进行背景模型的初
