【摘 要】
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图像分割与运动目标检测一直是图像分析与计算机视觉领域中的重要研究内容,在生物医学、自动驾驶、智能监控等领域应用广泛。近年来,随着复杂网络的蓬勃发展,复杂网络中的社团结构逐渐受到研究人员的密切关注。目前,许多优秀的社团检测算法被提出,其中标签传播算法因其近似线性的时间复杂度被许多学者使用与研究。本文对标签传播算法进行改进,并使用改进后的标签传播算法对图像分割及运动目标检测进行研究,主要研究内容如下。
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图像分割与运动目标检测一直是图像分析与计算机视觉领域中的重要研究内容,在生物医学、自动驾驶、智能监控等领域应用广泛。近年来,随着复杂网络的蓬勃发展,复杂网络中的社团结构逐渐受到研究人员的密切关注。目前,许多优秀的社团检测算法被提出,其中标签传播算法因其近似线性的时间复杂度被许多学者使用与研究。本文对标签传播算法进行改进,并使用改进后的标签传播算法对图像分割及运动目标检测进行研究,主要研究内容如下。（1）标签传播算法在节点排序和节点更新阶段存在多个随机选择的过程,导致划分的社团结构不稳定,且算法不适用于图像网络。为此本文提出一种基于颜色特征的标签传播算法—CFLPA算法,以超像素区域为节点,构建无权图像网络,根据图像网络节点的颜色特征对节点进行排序,将节点之间的颜色特征相似性作为节点标签更新的依据,实现对图像网络的社团划分。CFLPA算法不仅能划分出稳定的社团结构,而且也能有效地处理图像网络。（2）提出了一种基于网络标签传播的图像分割算法—NLPAIS算法。应用CFLPA算法对图像网络进行社团划分,在划分的基础上建立加权图像网络,采用所提出的基于权重与节点度的标签传播算法获得加权图像网络的社团结构,达到图像分割的目的。NLPAIS算法与其他应用复杂网络理论对图像分割的算法相比,分割精度有较大的提升,分割轮廓也更加完整。（3）提出了一种结合复杂网络与背景差分的运动目标检测算法—CNBS算法。以像素点或同像素的连通区域为节点,对视频帧的R、G、B通道分别构建图像网络。使用CFLPA算法对图像网络进行社团划分,利用或操作将划分的社团融合,得到视频帧的预分割结果。将预分割结果作用于视频帧及其相邻两帧,构建三个帧内属性网络,通过节点的属性变化确定候选运动目标区域,对候选运动目标区域进行局部背景差分确定运动目标。实验结果表明CNBS算法可以有效地消除鬼影及噪声现象,和8个优秀的运动目标检测算法相比,评价指标也有明显优势。
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