【摘 要】
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本文提出了—种将前景物体从一个视频序列中分割出来的方法。我们首先对要处理的视频序列中的每一帧都采用分水岭算法进行了预处理；其次，我们使用图分割算法对其中的首尾两帧进行分割；接下来，我们提出了一种基于确信度的算法，给首尾两帧中的分水岭小区块设定确信度，并以确信度为依据，来设定下一帧的确信度。这个过程从视频的第二帧开始，持续到倒数第二帧结束，称之为正向过程。然后，使用光流算法计算出视频中哪些小区块是运
【机 构】
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Department of Computer Science and Technology, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China
【出 处】
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第六届智能CAD与数字娱乐学术会议
论文部分内容阅读
本文提出了—种将前景物体从一个视频序列中分割出来的方法。我们首先对要处理的视频序列中的每一帧都采用分水岭算法进行了预处理；其次，我们使用图分割算法对其中的首尾两帧进行分割；接下来，我们提出了一种基于确信度的算法，给首尾两帧中的分水岭小区块设定确信度，并以确信度为依据，来设定下一帧的确信度。这个过程从视频的第二帧开始，持续到倒数第二帧结束，称之为正向过程。然后，使用光流算法计算出视频中哪些小区块是运动的。接下来，我们通过一个逆向的过程对小部分的确信度做出修正。最后，根据算法得出的确信度，来完成每一帧的分割。本文的创新点在于提出了一个确信度模型。该模型表示某一小区块属于前景或者背景的概率有多大。这个概率是由这个小区块及其周围的信息中计算得出的，加入周围的信息可以部分改善前、背景中含有相似颜色情况下的分割效果，同时，结合光流的逆向过程也为解决正确分割视频中被部分遮挡的物体提供了思路。
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