基于时空结合概率模型的运动估计和分割方法  

Motion estimation and segmentation method based on integration of spatial and temporal probability models

作　　者：令狐永芳[1] 王士同[1] 

机构地区：[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第2期382-385,共4页Computer Engineering and Design

摘　　要：探讨了一种基于贝叶斯框架的时空标记场最大后验边缘概率与最大后验概率相结合的运动对象分割算法。通过建立贝叶斯分布模型,求得对象分割标记场的最大后验概率,引入最大后验边缘概率求取最小能量。该算法将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为图像的观察场,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来估计运动区域,最终达到分割的目的。实验结果证明,研究的方法对运动目标分割具有较好的分割效果。A novel video motion object automatic segmentation algorithm based on a Bayesian framework is studied. A fast estimation procedure for the posterior marginals is added to the MAP algorithm. The field is initialized as the temporal segmentation result and the spatial segmentation is provided as an observed field of the image. Firstly, initial segmentation is applied to obtain number of the initial motions and the corresponding initial parameters of the motion model. Then the parameters are updated by using the given parameter estimation method. The experimental results show that the algorithm proposed is effective.

关 键 词：贝叶斯框架 视频对象 时空分割 最大后验边缘概率 最大后验概率算法 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]