王 闪， 吴 秦

(江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122)

基于马尔可夫随机场模型的运动对象分割算法*

王 闪， 吴 秦

(江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122)

提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型的运动分割算法，仅使用了压缩流中的运动矢量和块编码模式信息，可以在复杂场景下对运动对象有很好的分割效果。利用运动矢量量化的方法来对运动矢量进行预处理，对运动矢量进行马尔可夫建模，利用能量最小函数进行优化得到运动对象分割的效果。实验表明:与现有的方法相比，该方法可从复杂场景中更准确地对运动对象进行分割。

运动对象分割； 马尔可夫随机场模型； 压缩域

0 引 言

运动对象分割在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用，分割的方法主要基于像素域和压缩像素域，但随着视频分辨率的逐渐提高，像素域的分割渐渐无法满足其实时性，分割速度到了瓶颈的状态，于是提出了压缩域的分割方法。在分割算法中，主要通过对提取目标的特征信息进行分割，在监控的压缩视频中，提取运动目标主要采用的是运动矢量(MV)和离散余弦变换(DCT)系数[1]。Ahmad A M A等人[2]提出了基于MPEG视频的级联滤波(cascade filtering)方法，该方法将高斯滤波和中值滤波联合来去除独立噪声从而产生运动场。2010年，Moura R C[3]提出了时空域的滤波(spatio-temporal filtering,STF)方法，该方法结合了MV空域和时域上的双重相关性来滤除噪声并保留运动对象MV，该方法也成为现在压缩域对象分割中主要的滤波算法。……