【摘 要】
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针对视频图像序列中运动目标的分割问题,提出了一种融合测地线的水平集模型（CV-GAC）和图割优化相结合的算法。采用高斯混合模型和背景差分获取目标的运动区域,在运动区域内自动
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51105310)资助
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针对视频图像序列中运动目标的分割问题,提出了一种融合测地线的水平集模型（CV-GAC）和图割优化相结合的算法。采用高斯混合模型和背景差分获取目标的运动区域,在运动区域内自动设置初始曲线的轮廓,对运动区域进行数学形态学运算,利用融合测地线的水平集模型自适应处理目标的拓扑变化,并用图割进行能量函数的最优化。实验结果表明,与其他传统方法相比,缩短了运动目标分割的时间,能够正确和快速提取运动目标的活动轮廓。
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