首页  |  期刊简介  |  稿件审稿流程  |  学术道德规范  |  编委会  |  征订启事  |  联系我们  |  English
中文核心期刊
中国科技论文统计源期刊
国际刊号:1004-9037
国内刊号:32-1367/TN
用户登录
  E-mail:  
  密  码:  
  作者 审稿  
  编辑 读者  
期刊向导
联系方式
  • 主管:中国科学技术协会
  • 主办:南京航空航天大学
  •           中国电子学会
  • 国际刊号:1004-9037
  • 国内刊号:32-1367/TN
  • 地址:南京市御道街29号
  • 电话:025-84892742
  • 传真:025-84892742
  • E-mail:sjcj@nuaa.edu.cn
  • 邮编:210016
张雷李成龙涂铮铮汤进.基于保边滤波的显著目标快速分割方法[J].数据采集与处理,2017,32(4):799-808
基于保边滤波的显著目标快速分割方法
Fast Salient Object Segmentation Method Based on Edge-Preserving Filtering
  
DOI:
中文关键词:  显著目标发掘;MRF模型;保边滤波;快速目标分割
英文关键词:salient object discovery; MRF model; edge-preserving filtering; fast object segmentation
基金项目:
作者单位
张雷李成龙涂铮铮汤进 1.安徽大学计算机科学与技术学院,合肥,230601; 2.安徽省工业图像处理与分析重点实验室,合肥,230039 
摘要点击次数: 20
全文下载次数: 34
中文摘要:
      在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。
英文摘要:
      How to automatically discover salient objects in video and further perform accurate object segmentation is a challenging problem in computer vision. Here, fast salient object segmentation method based on edge-preserving filtering is proposed. Firstly, the salient object discovery is formulated as an energy minimization problem, which fuses the appearance and motion features. Then, a Markov random field (MRF) model, integrating the Gaussian mixture model (GMM) of appearance, the location prior, and the spatial-temporal smoothness, is constructed for accurate segmentation, and is efficiently optimized by graph cut. Moreover, an edge-preserving-based method is presented to improve the segmentation efficiency with a little loss of accuracy. Finally, extensive experiments on two datasets suggest that the proposed method performance is better than that of other five methods, and the accelerated version can speed up to 2 times of the original one.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭

Copyright @2010-2015《数据采集与处理》编辑部

地址:南京市御道街29号        邮编:210016

电话:025-84892742      传真:025-84892742       E-mail:sjcj@nuaa.edu.cn

您是本站第895059位访问者 本站今日一共被访问229

技术支持:北京勤云科技发展有限公司