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一种基于DA-STMRF模型的运动目标分割方法
Moving object segmentation technology based on DA-STMRF model
查看参考文献12篇
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文摘
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为克服传统的时空马尔可夫随机场模型中全局一致平滑约束引起的过平滑，根据间断自适应的思想，结合边缘信息，提出了一种基于间断自适应时空马尔可夫随机场模型的运动目标分割方法。帧差图像二值化得到初始标记场，初始标记场进行“与”操作获得共同标记场，通过构造相应的能量函数，用Metroplis采样器算法实现共同标记场的优化。通过实验验证了该算法的有效性。 |
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其他语种文摘
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In order to avoid the drawback of over-smoothness in the conventional Spatiotemporal Markov Random Field （MRF） model, a moving object segmentation technology based on Discontinuity Adaptive-Spatiotemporal Markov Random Field （DA-STMRF） model was proposed. Initial labels were derived after frame difference images were converted to binary images, and the AND-label was obtained with the AND-operation on the two initial labels. After constructing corresponding energy functions, we used metroplis sampler algorithm to optimize the label field. Segmentation experiments on several image sequences show that the algorithm proposed is effective. |
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来源
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计算机应用
,2008,28(9):2440-2442 【核心库】
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关键词
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图像分割
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马尔可夫随机场
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间断自适应
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地址
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中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁, 沈阳, 110016
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1001-9081 |
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学科
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电子技术、通信技术 |
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基金
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中国科学院科技创新基金
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文献收藏号
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CSCD:3378349
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参考文献 共
12
共1页
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