融合多特征的运动一致性图像分割

目的在彩色图像分割中,光流法能够得到运动区域,但难以获得运动目标准确的分割边界,而常用的算法往往会产生过分割。为了克服光流法的不足,在保留显著性区域的同时抑制过分割,从而获得具有运动一致性区域的分割结果,提出融合多特征的运动一致性图像分割算法。方法首先通过Mean Shift算法获取图像的初始分割,然后利用空域信息,包括颜色、边缘和区域面积等对视觉感知上具有相似性的区域进行合并,再利用时域信息进行运动一致性区域合并,最终得到分割结果。结果实验结果表明通过结合时空信息,该方法能够有效抑制过分割,不仅弥补了光流场不能准确提取目标边缘的不足,而且提高了分割目标的完整性。结论与两种流行的彩色图像分割算法相比,所提方法获得了更加理想的结果。