基于差异积累的视频运动对象自动分割.pdfVIP

第 34 卷第 12 期 光电工程 飞ro 1. 34 ， NO.12 2007 年 12 }] 。pto-Electronic Engineering D饵， 2007 文章编号: 1003-S01X(2007)12-∞97-07 基于差异积累的视频运动对象自动分割 在、志海，朱善安 (浙江大学电气工程学院， 浙汪杭州 310027 ) 摘要 z 针对视频运动对象的自动分割，本文给出了一种基于差异积累的自动分割算法.与传统的基于运动信息变 化检测方法不同，该算法通过累积的愤差信息构建ll:可靠的背景，与当前帧比较远而提取出视频运动对象.本文 提出了一种增强的基于Otsu 法的自适应属值化方法，能更准确地，对背景差图像进行阁值化分割，克???了传统。臼u 法阁值化容易失效的问题.改进的基于区域生长的定位方法支能避免传统方法约误定位及重定位的问题.实验结 果表明，本文算法具有较好约实时性、自适应性以及鲁棒性，可以较为可靠地建立背景模型并进行实对灵鳞，适 用于刚体或非刚体存在乎缓的光照变化以及摄像头微抖动的视频运动对象的自动分割. 关键渴 z 差异积累;最大类 j南方差法;背景更新;视频对象分割;区域生长 中 E分类号: TP391 文献标志码 :A Auíomatic segmentatioo of moving 0岳jects in video sequence based 00 differeoce accumulatioo SUN Zhi-bai. ZI王UShan-an ( College 0/Electrical Engineering, Zh电iiang University, Hangz.如u 31 ∞27 ， China) Abstract: An automatic segmentation method is presented 缸 moving objects in video se伊拉ce based on differenc臼 acαJmulation information. Effective background is modeled by acαmlUla位ve fr部出-to-frame dífferences, and moving objects 迦 vid臼 sequ扭ce ∞uld be ex回cted using background difference, which is different from ∞nventional movement-based detecti佣 meth创ls.E出an臼dO怨u se伊lenta即n method is presented, which segments the background difference image much more ac恼ately，姐d overcomes ∞nventional . shortcomings of Otsu method. Improved localizatior呈 method based on region growing could avoid repeated 1侃ation 翻d false location. Ex严交iments ar军