基于修正的Snake模型与特征对象法的多运动目标分割摘要：在分析常规的运动目标分割算法的基础上，以计算简单、速度快、能精确提取运动目标为原则，提出了基于特征对象的运动目标分割算法，并将该法与修正的Snake模型结合进行了运动目标外廓的精确提取.分析和实验表明：该算法需要调整的参数少，计算简单，速度快，抗干扰能力强，可以有效地消除多帧间运动目标的遮挡，在多运动目标不重叠的情况下，能精确定位多运动目标的外轮廓.关键词：多运动目标；修正的Snake模型；特征对象；检测；外轮廓：TN911.73文献标识码：AMulti??movementTargetDivisionBasedonCorrectionalSnakeModelandCharacteristicObjectMethodCHENBing??quan1,2??，LIUHong??li1?k(1.CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniv，Changsha,Hunan410082，China；2.CollegeofPhysicalScienceandInformationEngineering，激shouUniv，激shou,Hunan416000，China)Abstract:Basedonthemovingtargetdivisionalgorithmandtheprincipleofsimplecalculation,greatspeed,andprecisewithdrawalofthemovingtarget,theauthorsproposedanautomaticdivisionalgorithmofmovingtargetbasedoncharacteristicsobject,whichcombinesthealgorithmwithcorrectionalsnakemodeltopreciselywithdrawtheexternaloutlineofthemovingtarget.Analysisandexperimentshaveshownthatthealgorithmissimpleandfast,fewparametersneedtobeadjusted,andthecapacitytoresistdisturbanceisstrong.Themulti??framemovingobjectmaskcanbeeffectivelyeliminated.Withoutoverlappingmultiplemovingobjects,theexternaloutlineofeachmovingobjectcanbepreciselylocated.Keywords:multiplemovingtargets;correctionalSnakemodel;characteristicobject;examination;externaloutline多运动目标分割是从动态图像序列中检测出运动目标，并将其与背景分离［1-6］，目前其检测的瓶颈在于背景的动态变化，如光照、影子、天气等因素干扰，其精确性和准确性直接影响到目标的分割.分割的难点通常在于阴影的处理，如目标物的阴影与目标物相连；遮挡的处理，如运动目标的自遮挡、运动目标之间的遮挡、运动目标被景物遮挡等；干扰的影响，如植物的摆动、植物的阴影、水面的镜面反射.图像序列是一组按时间顺序排列的瞬间图像，不同时刻采集的二帧或多帧图像中包含了存在于相机与景物之间的相对运动信息，分割就是为了获得感兴趣的各种视知觉信息.目前由于建模算法的局限性，加上人们对视频分割的实时性和通用性的需求，运动目标分割仍然是目前研究的重要课题.传统的分割算法主要有背景减除建模法、帧间差分算法、基于光流场和运动参数估计的分割方法［7］、基于形态学方法［8］、运动跟踪法、基于分类的算法［9］、辅助方法［10］.为了得到精确的目标外轮廓，通常使用Snake模型进行外轮廓的提取，该模型是动态“主动”轮廓模型，1987年由Kass等人提出，其定义一个能反映目标轮廓与灰度等信息的能量函数，通过寻找自身能量函数的局部极小值，由初始位置向真实轮廓靠近，从而有较强的抗噪声能力.本文提出了一种基于特征对象的运动目标分割算法，并将该法与修正的Snake模型结合进行了运动目标的分割.分析和实验证明：该算法需要调整的参数少，抗干扰能力强，可以有效地消除多帧间运动目标的遮挡，能精确定位各个运动目标的外轮廓.1基于特征对象的帧间差分算法?オ?基于特征对象的多运动目标自动分割算法实质是基于时间差分法的改进算法，当图像序列中的背景比较稳定时，相邻帧之间像素值变化大的区域就对应于运动目标.为了提高其准确性，通常增强背景的稳定性，采用全局运动估计和补偿的方法，其模型如下：为补偿摄像机本身的运动或运载平台的运动所造成的视频图像中背景发生变化，先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿.任取帧f??i和f????i+1??，用S????f??i??(x??0,y??0)表示帧f??i的像素灰度值，则S????f??i??(x??0,y??0)=S????f????i+1????a??1x??0+a??2y??0+a??3a??7x??0+a??8y??0+1,a??4x??0+a??5y??0+a??6a??7x??0+a??8y??0+1.（1）式中：a??1,a??2,…,a??8...