復(fù)雜場景下融合空時顯著性的感興趣目標(biāo)分割.pdf

1、視頻運動目標(biāo)分割是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，是運動目標(biāo)跟蹤、識別和分析等的基礎(chǔ)，具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。由于背景減除法、光流法、幀間差分法這些運動目標(biāo)分割的常用方法，具有目標(biāo)分割的盲目性和無選擇性，使得一些不顯著的運動目標(biāo)也被分割出來，大大增加了后續(xù)圖像處理的任務(wù)量和難度。如何盡可能完整且僅將人眼感興趣的目標(biāo)分割出來是一個需要重點研究的問題，這也是本文課題的重要研究意義所在。
　　本文針對靜止攝像機(jī)采集的視頻進(jìn)行了感興趣目標(biāo)

2、分割研究，提出了一種新的融合空時顯著性的感興趣目標(biāo)分割算法，自動地篩選出人眼感興趣的運動目標(biāo)并將其分割出來。主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　1.提出了融合了基于圖論和馬爾科夫鏈的空間顯著圖和基于運動矢量和熵的時間顯著圖的模型，將空間域靜態(tài)信息和時間域動態(tài)信息同時引入到視頻目標(biāo)分割中來。
　　2.針對運動目標(biāo)分割存在背景偽點的問題，提出了基于背景減除和形態(tài)學(xué)膨脹的后處理算法。
　　本文提出的模型和方法在不同場景采集的視頻上進(jìn)