基于Mumford-Shah模型的时空视频运动对象分割

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针对目前视频对象分割中存在的结果轮廓不精确和不能有效从复杂背景分离出对象的问题,在基于时空分割的基础上,提出了一种采用Mumford-shah模型的时空联合分割技术.该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量(HOS)假设检验,自动分离运动区域和背景区域;采用MS泛函模型精确地将当前视频分为不同的灰度连续区域;最后,通过对空域分割后的图像和二值运动掩模图像进行投影运算得到运动对象.实验结果表明,该算法不需要进行中值滤波的预处理,具有并行机制,能提取运动对象较精确的边缘轮廓,是一种有效的图像分割方法.
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