利用边界运动显著性的红外运动目标分割方法

针对传统算法无法对短暂静止的红外运动目标进行准确有效地分割,该文提出了一种利用边界运动特征的红外运动目标分割方法。首先,定义了一种新指标——边界运动显著性,该指标利用边界点时空域特性,可以准确反映图像中边界点的运动特征,显著性越高,则该边界点属于运动目标的可能性越大。然后,通过Otsu阈值法提取出显著性高的边界点,并利用历史数据对其进行修正,修正之后的运动边界点作为运动目标种子。最后,通过一种"逐层生长"的区域生长方法,在运动目标种子上分割出完整的运动目标掩膜。该方法在多组红外图像序列中进行测试与对比,结果证明该方法运动目标分割效果良好,目标背景的错分率低,可以准确检测并分割出短暂静止的运动目标。