[发明专利]基于约束谱聚类和马尔科夫随机场的视频图像分割方法

权利要求书

1.一种基于约束谱聚类和马尔科夫随机场的视频图像分割方法，其特征在于，包括步骤：

S1.利用光流法从视频图像中提取部分像素点的长时运动轨迹，根据所述轨迹信息构建运动约束；

S2.构建像素相似度矩阵；

S3.结合所述运动约束以及像素相似度矩阵，构建谱聚类分割模型并求解得到初步分割结果；

S4.构建空间平滑约束；

S5.结合所述初步分割结果以及空间平滑约束，构建马尔科夫随机场模型并求解得到最终分割结果。

2.根据权利要求1所述的视频图像分割方法，其特征在于，所述步骤S1包括步骤：

S101.从视频图像中采样部分像素点，并利用光流法提取这些点的轨迹：记这些像素点组成的集合为C^P，记第i个点在第t帧图像中坐标为,计算vit1=xit+n-xit,]]>vit2=yit+n-yit(n≥1),]]>故第i个点在第t到t+n帧的轨迹为vit=(vi1t,vi2t);]]>

S102.将所述C^P利用聚类方法分为p类，从每类中任意选取q个点构成集合

S103.所述集合C^P中的像素点i和所述集合中像素点j的运动轨迹相似度如下：

其构成的运动轨迹相似度矩阵记为Q；

其中σ_i为C^P中第i个点的运动轨迹v_i和C^P中所有其他点的运动轨迹v_k的最大运动距离的标准差；σ_j为中第j个点的运动轨迹v_j和中所有其他点的运动轨迹v_l最大运动距离的标准差。

3.根据权利要求2所述的视频图像分割方法，其特征在于，所述n=5；所述步骤S102中使用的聚类方法为K均值聚类法。

4.根据权利要求2或3所述的视频图像分割方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤：

S201.分别计算视频图像中任意两个像素点第i个像素和第j个像素的相似度W_ij，其构成的图像像素相似度矩阵记为W。