基于混合动态纹理空时显著性检测的运动分割方法

摘要

本发明公开一种基于混合动态纹理空时显著性检测的运动分割方法，包括三个步骤：第一步：采用混合动态纹理对背景进行建模；第二步：利用KL距离定义空时显著性判别函数并计算显著性图；第三步：对显著性图阈值处理得到运动分割结果。该方法在高动态背景和相机运动的复杂环境之中仍能较准确的分割出运动目标，较传统方法在复杂场景处理和噪声抑制方面有很大改善，且具有较强的鲁棒性，能适应于各种复杂运动场景。

主权项

1.一种基于混合动态纹理空时显著性检测的运动分割方法，其特征在于包括三个步骤：第一步：采用混合动态纹理对背景进行建模；第二步：利用KL距离定义空时显著性判别函数并计算显著性图；第三步：对显著性图阈值处理得到运动分割结果；所述采用混合动态纹理对背景进行建模，具体为：给定视频序列Y，它代表观察到的序列帧(y₁，…，y_τ)，给定K个动态纹理{Θ₁，…，Θ_K}，生成视频Y的概率分别为{α₁，…，α_K}，且Y生成过程建模为：1)首先从概率分布{α₁，…，α_K}中抽样动态纹理分量Θ_j，其概率为α_j；2)在动态纹理分量Θ_j上抽样生成视频序列Y，其概率表示为条件概率p(Y|Θ_j)；由全概率公式计算得$p\left(Y\right)=\underset{j=1}{\overset{K}{\Sigma }}{\alpha }_{j}p\left(Y\right|{\Theta }_j)---\left(2\right)$式(2)即为混合动态纹理模型，在该模型中，需要确定的参数为Θ＝{Θ₁，…，Θ_K，α₁，…，α_K}。