一种鲁棒的视频分割算法

摘要

无论是在图象识别,还是在基于MPEG-4的图象压缩编码等应用领域,视频对象分割提取是其中一个很重要的技术环节.为了在静止背景的情况下,能很好地解决多目标分割的问题,同时能进行单目标的分割,提出了一种鲁棒性较好的视频分割算法.该算法通过对图象序列中每连续3帧图象进行对称差分,首先检测出目标的运动范围;然后通过对差分结果进行聚类分析来确定该帧图象中视频对象的个数;接着再利用在二值差分图象上收缩的活动轮廓,把视频对象的轮廓精确地包围起来,即得到该帧分割结果;最后利用光流法来对视频对象进行投注跟踪、修正.另外还利用多个图象序列对该方法进行了试验.实验结果表明,在静止背景下,该算法无论是对运动的单目标,还是对运动的多目标,均能较好地从静止背景中分离出来,即能得到理想的分割结果,故具有一定的鲁棒性和实用性.