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1、第28卷第7期微计算机应用Vo.l28No.72007年7月MICROCOMPUTERAPPLICATIONSJu.l2007基于Markov随机场的运动目标快速分割陈文楷张利洲张青竹曾涛崔刚(北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022)摘要:提出了一种基于MRF模型自适应运动目标图像分割方法,该法采用高斯混合模型描述视频序列的差分图像,用模拟退火快速EM算法对高斯分布的参数进行估计,在此基础上建立MRF模型,利用此模型构建能量函数,ICM算法把图像用一个能量函数取到最小值的组态来表示。关键词:运动目标图像分割模拟退火快速EM算
2、法马尔可夫随机场ICM算法SegmentationofMovingObjectBasedonMarkovRandomFieldCHENWenka,iZHANGLizhou,ZHANGQingzu,ZENGTao,CUIGang(CollegeofElectronicInformation&ControlEngineering,BeijingUniversityofTechnology,Beijing,100022,China)Abstract:Oneself-adaptedsegmentationmethodformovingobjectisappliedin
3、thischapter.WeuseMixedGaussModeltodescribethedifferenceofserialimagesandestimateparametersofGaussModelbyadoptingAnnealingandAdaptedEMalgorithm.MarkovRan-domFieldModelisestablishedonthebasisofthatestimation.EnergyfunctionsareconstructedaccordingtoMarkovRandomFieldMode.lImageisexpressed
4、byaconfigurationwhenthetotalenergyfunctionvalueismaximizedbyadoptingICMAlgorithm.Keywords:SegmentationofMovingObject,AnnealingandAdaptedEMAlgorithm,MarkovRandomField,ICMAlgorithm1引言复杂背景下的运动目标分割技术是近年来图像分析和理解以及计算机视觉领域研究的热点,其方法主要[1]有两种:基于变化检测的方法和基于光流估计的方法。基于变化检测的方法通过对图像帧差信号的检测达到对运动目标分割的
5、目的,计算简单,效果很好,但它要求背景绝对静止或基本无变化(噪声较小);基于光流估计的方法通过光流场的估计达到分割的目的,它受光照条件变化、环境噪声和目标运动速度的影响。目前,国内外基于马尔可夫随机场(MRF:MarkovRandomField)模型的运动目标分割算法十分活[2,3,4]G跃。若把图像看成格点集G上的组态空间S={1,,L}的一个组态,由于自然景物等的图像往往具有一些局部相联系(空间不变性)的结构,而马尔可夫随机场基于图像数据的局部相关性,用一个二维随机场描述图像模型,它用条件概率描述图像的数据分布,条件概率只与相邻格点有关;又相邻系统MRF与邻
6、位势Gibbs场是一致的,这些结构可以抽象地归结为组态间基于相邻系统的能量函数,从而可以把一个图像用一个能量函数取到最小值时的组态,即用Gibbs分布达到最大处的组态表示,通过能量函数或Gibbs分布来对图像建模。2图像建模[5]2.1马尔可夫随机场定义1:随机场{x:xG}称为相邻系统-MRF,如果对于格点集G中的任意格点x,在任意格点x本文于2005-10-10收到。674微计算机应用2007年的余格点位置上取已知值的条件下,随机场在格点处取值的概率只与格点x的相邻点有关。G定义2:在组态空间(所有基团组成的集合)S={1,,L}上
7、定义的概率分布P=p(l),(lS),称为-邻位势(在能量函数下)的Gibbs分布,以Gibbs分布为分布的随机场称为Gibbs场。其中1-U(l)p(l)=e(1)Z-U(l)U(l)为-邻位势的能量函数,Z为一个归一化常数,Z=e称为Gibbs分布的配分常数。lSHammersley-Clifford基本定理:对于给定的相邻系统,-MRF与-邻位势Gibbs场是一样的。G对于mn像素的二维图像的像素点S={1,,L},L=mn,存在一观察场X={x1,x2,,xmn}和一标记场B={b1,b2,,bmn}。运动目标的分割就是要在观
8、测场和一系
