グラフカットを用いた動画像からの自動移動物体抽出

摘要

Recently, much attention has been paid to the technology that works effectively for many problems in image processing by reducing them to energy minimization problems that are solved with the minimum graph cut algorithm. Interactive segmentation that separates the foreground from the background for images and videos is known as one of the main applications of this technology. However, in the interactive segmentation, users are responsible for giving foreground seeds and background seeds manually a priori. This paper proposes an algorithm that extracts the foreground automatically from movies taken by a static video camera, where the seeds are generated without human intervention. Our algorithm first derives SIFT feature points from every video frames. Then, it tracks the motion of the feature points and classifies them into two groups, i.e., moving feature points and static feature points. Finally, the former is chosen as the foreground seeds, while the latter becomes the background seeds.%近年，多くの画像処理の問題をエネルギー最小化問題に帰着し，最小グラフカット抽出アルゴリズムを用いて解く技術が注目されている.この技術の応用の一つに，静止画や動画像から，前景を背景と分離して抽出するインタラクティブセグメンテーションがある.しかし，インタラクティブセグメンテーションでは，前処理で前景と背景のseedを人間が手動で与える必要がある.そこで本研究では，固定カメラで撮影した動画像からの前景抽出を対象とし，seedを自動生成して自動的に動画像から移動物体を抽出する手法を提案する.具体的には，まず動画フレームからSIFT特徴点を抽出する.そしてSIFT特徴点を追跡して移動特徴点と静止特徴点に分類し，移動特徴点を前景seed，静止特徴点を背景seedとする.