基于运动显著图和光流矢量分析的目标分割算法

发布时间：2018-10-22 08:42

【摘要】：为提高运动目标分割算法对多种复杂场景的自适应能力和分割精度,提出一种基于运动显著图和光流矢量分析的目标分割算法。该算法首先基于运动显著图提取运动目标的大致区域,然后利用光流矢量获得运动目标和背景区域的运动边界,并结合点在多边形内部原理得到运动目标内部精确的像素点,最后以超像素为基本分割单元,通过引入置信度的概念实现最终像素一级的目标分割。通过与典型算法进行多场景实验对比,表明该算法能够有效实现多种复杂场景下的运动目标分割,并且较现有算法具有更高的分割精度。
[Abstract]:In order to improve the adaptive ability and segmentation accuracy of moving object segmentation algorithm for multiple complex scenes, a target segmentation algorithm based on motion saliency graph and optical flow vector analysis is proposed. The algorithm firstly extracts the approximate region of the moving object based on the motion salience map, then obtains the moving boundary between the moving object and the background region by using optical flow vector, and combines the points in the polygon to get the precise pixel points inside the moving object. Finally, using the super-pixel as the basic segmentation unit, the final pixel level target segmentation is realized by introducing the concept of confidence. By comparing with typical algorithms in multi-scene experiments, it is shown that the proposed algorithm can effectively achieve the segmentation of moving objects in multiple complex scenes, and has a higher segmentation accuracy than the existing algorithms.
【作者单位】： 火箭军工程大学502教研室;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2286674