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人工智能項目推介——26、一種基于超體素圖割的視頻顯著物體分割方法

發(fā)表于:2019-04-16

作者:科翔信息

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文章導(dǎo)讀:各相關(guān)單位:為加快 G60 科創(chuàng)走廊高端創(chuàng)新要素整合集聚,促進 G60科創(chuàng)走廊九城市科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和知識產(chǎn)權(quán)運營交易,同時為籌備好“G60 科創(chuàng)走廊科技成果拍...

專利申請?zhí)?/span>:  

CN201410366737.5

專利類型:

發(fā)明

IPC 分類號:   

G06T7/00

應(yīng)用領(lǐng)域:  

用于普通用戶使用分割視頻顯著物體的方法。

現(xiàn)有技術(shù)缺點:  

現(xiàn)有視頻序列中顯著物體的分割主要可分為非自動分割和自動分割兩大類。非自動分割:手動標(biāo)注繁瑣而耗時,故不適于數(shù)據(jù)量較大的實際應(yīng)用。自動分割:1)不適合背景運動劇烈變化強的情況。2) 不太適合物體自身運動復(fù)雜的情況,如有物體自身內(nèi)部會發(fā)生運動的情況。3)復(fù)雜度會比較高。視頻物體分割還存在不可避免會面對背景運動和變化以及前景物體自身復(fù)雜運動和形變的不確定性及困難。

技術(shù)優(yōu)勢:

本發(fā)明用基于圖像過分割——超像素利用顏色和光流的對比以及連貫性分別得到靜態(tài)和動態(tài)顯著圖,超像素的使用降低了算法的復(fù)雜度,而不僅考慮特征對比也考慮分布的方法也降低了背景中一些與前景顏色相近的物體的干擾。類物體性的計算又進一步增加了分割的依據(jù),提升了準(zhǔn)確性。并且基于視頻時空過分割——超體素為單位來使用“圖割”方法也進一步降低了時空復(fù)雜度,加之“圖割” 本身是線性的復(fù)雜度,這樣的運用使得算法的計算成本降低,比較實用無需專業(yè)的昂貴的設(shè)備。與傳統(tǒng)的非自動的視頻物體分割方法的不同點在于,本發(fā)明無需專業(yè)人員的手動標(biāo)注,同時能實現(xiàn)較高質(zhì)量的視頻序列中顯著物體分割。

摘要:   

本發(fā)明公開了一種視頻中顯著物體的分割方法,包括:步驟 1,利用超像素計算視頻序列中每一幀的靜態(tài)顯著

性得到靜態(tài)顯著圖;

步驟 2,利用超像素計算視頻序列中每前后兩幀的光流計算每一幀的動態(tài)顯著性得到動態(tài)顯著圖;

步驟 3,對靜態(tài)顯著圖和動態(tài)顯著性進行融合處理得到動靜態(tài)顯著圖;

步驟 4,計算視頻序列中每一幀的“類物體性”圖;

步驟 5,計算視頻序列的時空“過分割”,并將靜態(tài)顯著值、動態(tài)顯著值和“類物體性”值分別映射到視頻的時空“過分割”上;

步驟 6,建立關(guān)于顯著性、“類物體性”以及持續(xù)性的分割能量函數(shù),在時空“過分割”即超體素級別對每一視頻幀采用迭代的“圖割”來優(yōu)化該能量函數(shù)對每一幀進行二元分割,得到顯著的前景物體。

 

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