融合多尺度信息和MRF的序列图像运动目标分割

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提出融合小波域多尺度信息和MRF模型的序列图像运动目标分割算法。对视频每帧图像进行小波多分辨率分析,融合每一尺度的特征信息,在此基础上构建每一尺度MRF模型的特征场和标记场;标记场采用Potts模型建模,同一尺度观测特征场采用混合高斯模型建模,同标记的特征场采用高斯模型进行建模,相邻尺度间标记场用一阶Markov转移概率描述;最后,利用迭代条件模式(ICM)实现MRF模型中后验分布函数最优,完成运动目标分割。实验结果表明,该算法能较好的提取运动目标信息,在固定场景的视频监控中具有一定的适用价值。
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