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题名基于Markov随机场模型的运动对象分割研究
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作者
令狐永芳
郭小猛
王士同
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机构
江南大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第14期56-59,86,共5页
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文摘
探讨了一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的运动目标自动分割算法。该算法采用高斯混合分布描述视频序列的差分图像,对标准MAP算法进行了改进,使用快速方法计算后验边缘。首先对视频处理对象进行初始分割,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来同时估计多个运动区域,最终达到分割的目的。实验结果证明,提出的方法对运动目标分割具有较好的分割效果。
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关键词
马尔可夫随机场
视频对象分割
最大后验边缘概率
MAP算法
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Keywords
Markov random field
moving object segmentation
maximize of posterior marginal
MAP algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于时空结合概率模型的运动估计和分割方法
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作者
令狐永芳
王士同
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机构
江南大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第2期382-385,共4页
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文摘
探讨了一种基于贝叶斯框架的时空标记场最大后验边缘概率与最大后验概率相结合的运动对象分割算法。通过建立贝叶斯分布模型,求得对象分割标记场的最大后验概率,引入最大后验边缘概率求取最小能量。该算法将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为图像的观察场,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来估计运动区域,最终达到分割的目的。实验结果证明,研究的方法对运动目标分割具有较好的分割效果。
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关键词
贝叶斯框架
视频对象
时空分割
最大后验边缘概率
最大后验概率算法
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Keywords
bayesian framework
video object
spatio-temporal segmentation
maximizer oftheposterior marginals
MAP algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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