吉林大学学报(工学版)

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基于图论的运动对象分割

侯叶,郭宝龙   

  1. 西安电子科技大学 机电工程学院 智能控制与图像工程研究所,西安 710071
  • 收稿日期:2007-03-23 修回日期:2007-09-10 出版日期:2008-07-01 发布日期:2008-07-01
  • 通讯作者: 郭宝龙

Motion segmentation based on graph theory

HOU Ye,GUO Bao-long   

  1. ICIE Institute,School of Mechano-Electronic Engineering,Xidian University,Xi’an 710071,China
  • Received:2007-03-23 Revised:2007-09-10 Online:2008-07-01 Published:2008-07-01
  • Contact: GUO Bao-long

摘要: 将两种基于图论的算法图切割与随机游走应用于运动对象的分割。利用图切割,通过构造网络图、HSV空间消除阴影、建立混合模型背景及运动区域最小切割自动完成运动对象的分割;利用随机游走,通过选择种子点、建立权函数、求解Dirichlet问题及形态滤波等交互地完成运动对象的分割。通过实验对两种算法的应用进行了研究。结果表明:基于图切割算法可针对单目标快速、有效地进行分割,并获得干净、光滑的分割结果;基于随机游走算法可针对微弱物体边界或低对比度的图像分割,可在不要求实时性的情况下获取更为精确的分割结果,为后续的跟踪、自动分割等处理提供基础。

关键词: 信息处理技术, 运动分割, 图论, 图切割, 随机游走

Abstract: Two algorithms, graph cut and random walk based on graph theory, were applied to motion segmentation. The graph cut algorithm was employed to segment the motion objects automatically by constructing network graph, eliminating shadows by HSV color space, building adaptive background mixture models and segmenting the image through minimum cut. The random walk was applied to carry out motion object segmentation interactively by selecting seeds, building weights, solving Dirichlet problem and morphology filtering. The application of the two algorithms was investigated by several experiments. Results show that for a single object, a clean and smooth segmentation can be quickly achieved by the graph cut. While for video objects with low contrast and weak boundary the random walk performs well, a good result can be generated if there is no realtime request. This provides good foundation for subsequent tracking and segmentation operations.

Key words: information processing, motion segmentation, graphtheory, graph cut, random walk

中图分类号: 

  • TP391
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