吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (7): 1639-1644.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210672
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摘要:
由于目前已有方法未能提取击剑连续动作图像的邻域特征,导致图像分割结果不理想、抗噪性能较差、分割运算时间增加,针对此问题,提出了一种基于空间邻域信息的击剑连续动作图像分割方法,对人体轮廓线特征点进行自动提取,将组建关于特征点的自适应邻域几何特征协方差矩阵设定为特征点描述子,对各个描述子进行相似性度量,提取击剑连续动作邻域特征。然后,通过邻域特征在目标函数中增加空间约束项函数,利用像素的先验概率设定空间邻域隶属函数,同时加入核函数,优化击剑连续动作图像特征;通过隶属函数修正得到新的加权隶属函数,加强邻域信息聚类比例,完成图像分割。最后,进行了实验测试,经过测试可知,本文方法能够获取理想的分割效果,同时还能够提升抗噪性能,降低分割运算时间。
中图分类号:
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