一种动态场景下的视频前景目标分割方法

视频中运动前景目标的分割是计算机视觉领域的一项关键问题,在视频监控、检索、事件检测等多个方面具有重要应用价值。现有视频前景目标分割技术主要针对静态场景,在动态场景下难以获取良好效果。该文提出一种高斯混合模型与光流残差相结合的前景目标分割方法。该方法使用高斯混合模型建模,提取初步的前景区域;利用光流残差进一步滤除其中动态纹理背景干扰;采用形态学处理获得前景目标。实验显示,与现有方法相比,该方法可更准确地从动态场景中分割出前景目标轮廓。