欧拉弹力模型的视频运动目标自适应图切检测 adaptive graph-cut algorithm of video moving object detection based on eulers elastica model.pdfVIP

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2017-08-22 发布于上海
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欧拉弹力模型的视频运动目标自适应图切检测 adaptive graph-cut algorithm of video moving object detection based on eulers elastica model.pdf

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欧拉弹力模型的视频运动目标自适应图切检测 adaptive graph-cut algorithm of video moving object detection based on eulers elastica model

第39卷第8期光电工程、，01．39．No．8 2012年8月 Opto—ElectronicEngineering August，2012 文章编号：1003—501X(2012)08—0032—06 欧拉弹力模型的视频运动目标自适应图切检测郭春生，高海艳 (杭州电子科技大学通信工程学院，杭州310018) 摘要：传统的视频运动目标图切检测算法基于低阶马尔科夫随机场，能量函数的低阶近似无法准确描述图像像素的空间相关性，导致图切检测结果过度平滑。本文提出一种基于高阶欧拉弹力模型的图切检测算法，利用欧拉弹性模型优化目标边界曲线和修正能量函数的低阶近似。算法通过利用前一帧图像的检测结果，对当前帧图像运动目标像素点数和前景背景邻接像素对数进行卡尔曼预测，并不断自适应调整当前帧的图像模型参数，实现了视频运动目标的连续全局优化检测。实验结果验证了欧拉弹力模型在视频运动目标检测中的有效性，其检测结果能够更好地满足人的视觉效果。关键词：欧拉弹力模型；运动Ig标检测；图切；卡尔曼预测．中图分类号：TP391．41 文献标志码：A ofVideo AlgorithmMovingObject AdaptiveGraph—cut DetectionBasedonEuler’sElasticaModel GUO Chun-sheng，GAO Hai-yan Dianzi 31001 ofCommunication University，Hangzhou8，China) (College Engineering，Hangzhou Abstract：Thetraditional ofvideo detectionisbasedonthelow·-orderMarkov graph--cutalgorithm movingobjects Random oftheloworder ofthe detected will approximationenergyfunction，themovingobjects Field(MRS)．Because be this basedonEuler’Selasticamodelis uses algorithm over-smoothing．Inpaper,anadaptivegraph—cut proposed，which to the andtoamendthelow—order ofthe function． Euler’Selasticamodel optimizeobjectsboundary approximationenergy model of Kalman The can the currentflame whic