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基于馬爾可夫隨機場模型的運動對象分割算法_王閃
運動對象分割在計算機視覺領域得到了廣泛的研究和應用，分割的方法主要基于像素域和壓縮像素域，但隨著視頻分辨率的逐漸提高，像素域的分割漸漸無法滿足其實時性，分割速度到了瓶頸的狀態，于是提出了壓縮域的分割方法。在分割算法中，主要通過對提取目標的特征信息進行分割，在監控的壓縮視頻中，提取運動目標主要采用的是運動矢量（ MV） 和離散余弦變換（ DCT） 系數［1］。Ahmad A M A 等人［2］提出了基于 MPEG 視頻的級聯濾波（ cascade filtering） 方法，該方法將高斯濾波和中值濾波聯合來去除獨立噪聲從而產生運動場。2010 年，Moura Ｒ C［3］ 提出了時空域的濾波（ spatio-temporal filtering，STF） 方法，該方法結合了 MV 空域和時域上的雙重相關性來濾除噪聲并保留運動對象 MV，該方法也成為現在壓縮域對象分割中主要的濾波算法。基于 MPEG 視頻操作的有最大期望算法、區域生長方法以及多內核均值漂移分割等［4］。但這些方法都要同時具有 MV 場和 DCT 殘差系數，其計算復雜度也很高。張文琪［5］對壓縮碼流中 4 × 4 塊殘差進行處理，提出一種基于熵能選取自適應閾值的時空域運動對象分割方法。除了這些還有一些新興的方法，如 Lu Y 等人［6］ 提出的基于背景估計的算法，通過用幀間的編碼模式來估計出背景區域從而降低全局運動補償的時間。Sun L 等人［7］利用宏塊編碼的模式來估計運動區域，快速高效，但是僅限于室內等外界環境不變的條件。
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