论文研究-)阶存贮拟线性有限自动机的极小化.pdf

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运动对象的分割技术一直是图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。采用一种将运动估计方法与马尔可夫随机场(MRF)模型相结合的运动分割方法。采用鲁棒统计技术与误差模型相结合构成运动估计的目标函数,运动模型为仿射运动,通过过松弛算法获得每种运动的运动参数;根据误差最小原则确定运动对应区域的初值,采用马尔可夫随机场(MRF)模型对运动估计结果进行平滑去噪。最后给出了该方法在通用图像实例上的实验结果。
882008,44(11) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 而得到新的标记场。 (3)重复步骤(2),直到满足终止标准。 4仿真实验 (a)第2帧 (b)第3帧 本文在一些通用图像测试序列实例上对该方法进行了实 图3 Cutouts图像序列 验。图1为 Pingpang图像序列,表1为运动估计结果,图2为 分割结果。第1号运动对应的是人,第2号运动对应的是乒乓 球 鬼 表1 Pingan图像运动参数 (a)初始标记场(b)MRF平滑去噪结果(c)分割结果 动号 图4“ Cutouts'图像序列分割结果 -7.91 5.910.02 l.00 1.00 -1.00 4.00 0.00 0.00 行运动估计。根据马尔可夫模型的参数较少、空间约束性强、易 于结合其它方法等特点,采用马尔可夫随机场模型对运动估计 后结果进行平滑去噪。鲁棒统计技术的采用有助于消除区域中 不一致像素的影响,使运动估计结果更准确。MRF方法有效地 消除了估计结果中的噪声,取得了较好的分割效果。 (a)第2帧 (b)第3帧 图1“ Pingpang图像序列 参考文献: [1] Zhang D Segmentation of moving objects in image sequence: a review[J]. Circuits Systems and Signal Processing: Special Issue on Multimedia Communication Services. 2001. 20: 143-183 2]刘党辉,沈兰荪视频运动对象分割技术的研究电路与系统学 (a)初始标记场(b)ⅥRF平滑去噪结果(c)分割结果 报,2002,7(3):77-85 图2“ Pingpang”图像序列分割结果 3 Black M, Anandan P The robust estimation of multiple motions 图3为对标准测试序列“ Cutouts”进行运动对象分割的结 parametric and piecewise-smooth flow fields[J]. Computer Vision 果。图2为分割结果,表2为运动估计结果。第1号运动对应左 and Image Understanding, 1996, 63(1): 75-104 边的人,第2号运动对应右边的人。 「4]黄贤武,朱莉,仲兴荣,等.一种新的基于时空马尔可夫随机场的运 动目标分割技术J电子与信息学报,2006,28(2):367-371 表2 Cutouts图像运动参数 5 Calderon F, Marroquin J L.The MPM--MAP algorithm for mot 运动号 segmentation[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2004 0 95:165-183 0 00 0 [6 Huang Y, Kuo C, Huang F Block-based motion field segmentation for video coding]. Vis Commun Image R, 2005, 16: 668-687 5结论 [7 Zeng W, Du J Robust moving object segmentation on H.264/AVC 本文采用鲁棒误差模型与MRF方法相结合进行运动分 compressed video using the block-based MRF model[J]. Real-Time 割。对于运动目标,首先采用鲁棒误差模型,应用过松弛算法进 Imaging,2005,1l:290-299 (上接60页) 6 Liang ZZ, Shi P FSimilarity measures on intuitionistic fuzzy sets(JI [2 Gau W L, Buehrer D J Vague sets[J. IEEE Transactions on Systems Pattern Recognition Letters, 2003, 24: 2687-2693 Man, and Cybernetics, 1993, 23(2): 610-614 7]张东风.一种计算Ⅴague集之间相似程度的新方法门华中科技大 [3] Hong D H, Kim C A not on similarity measures between vague 学学报:自然科学版,2004,32(5):59-60 sets and between elements[J]Information Sciences, 1999, 135: 83-86 8]夏少云 Vague集之间相似相似度量的分析与研究北方交通大学 [4 Chen S M Measures of similarity between Vague sets[J]. Fuzzy Sets 学报,2004,28(1):95-99 and Systems,1995,74(2):217-223 5黄国顺,刘云生 Vague集相似度量及其在模式识别中的应用J复9符东海基于vage集距离的多评价指标模糊决策方法华中科 旦学报:自然科学版,2004,43(5):869-873 技大学学报:自然科学版,203,31(8):7-79

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