基于时空曲线演化的多视频运动对象分割算法

多视频对象由于其运动的复杂性,在分割提取过程中有较大的难度.本文提出了一种基于时空曲线演化的多视频对象自动分割方法,首先根据视频序列帧间(时间域)和帧内(空间域)信息的不同特点,建立基于全局和局部特征的能量模型,并由此导出基于levelsets方法的曲线演化方程;然后用视频序列的连继两帧帧差得到初始的视频对象,分别进行时间和空间曲线演化跟踪,提取多个视频对象;当对象因运动而发生相互遮挡现象时,利用基于Bayes最小错误概率决策法则的判断方法,分割遮挡对象和显露对象.实验结果表明,本文提出算法的分割效果在空间准确度上比COST211算法提高30-50%,比最佳的帧差分割算法提高5-10%.