一种基于超体素图割的视频显著物体分割方法

摘要

本发明公开了一种视频中显著物体的分割方法，包括：步骤1，利用超像素计算视频序列中每一帧的静态显著性得到静态显著图；步骤2，利用超像素计算视频序列中每前后两帧的光流计算每一帧的动态显著性得到动态显著图；步骤3，对静态显著图和动态显著性进行融合处理得到动静态显著图；步骤4，计算视频序列中每一帧的“类物体性”图；步骤5，计算视频序列的时空“过分割”，并将静态显著值、动态显著值和“类物体性”值分别映射到视频的时空“过分割”上；步骤6，建立关于显著性、“类物体性”以及持续性的分割能量函数，在时空“过分割”即超体素级别对每一视频帧采用迭代的“图割”来优化该能量函数对每一帧进行二元分割，得到显著的前景物体。

主权项

一种超体素图割的视频显著物体分割方法，该方法包括以下步骤：步骤1，对视频序列中第一帧中的显著物体进行分割，该步骤进一步包括：步骤101，对该帧进行过分割得到超像素；步骤102，通过颜色特征的对比和分布来计算静态显著性图；步骤103，通过光流的量级的对比和连续来计算动态显著性图；步骤104，融合静态显著图和动态显著图，得到动静态显著图；步骤105，计算第一帧的类物体性，计算出潜在的各个物体的ROI候选区域；步骤106，将动静态显著图和物体ROI进行融合，滤过不必要的ROI区域；步骤107，以ROI区域以及动静态显著性为弱约束，构造能量方程，用迭代的“图割”进行分割得到显著物体的估计；步骤2，对视频序列除第一帧之外的每一帧的显著物体进行分割，该步骤进一步包括：步骤201，将前一帧的估计区域作为先验传播到下一帧；步骤202：对该帧使用步骤101，102，103，104，105计算得到各种所需的中层特征值；步骤203，计算视频的时空过分割，构造关于外观、运动、类物体性以及持续性的能量方程，用“图割”最小化该能量方程得到显著物体分割。