A Method for Segmentation of Moving Object in Infrared Videos Based on Motion Saliency of Edge

Abstract

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。