【摘 要】
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该文首先介绍了基于数学形态学的多尺度图象分割方法,然后对鲁棒性运动估计进行了讨论,结合前两部分的工作,最后给出了一个时空域运动估计和分割的框架.该文把形态学和矢量数
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该文首先介绍了基于数学形态学的多尺度图象分割方法,然后对鲁棒性运动估计进行了讨论,结合前两部分的工作,最后给出了一个时空域运动估计和分割的框架.该文把形态学和矢量数据处理的方法结合起来首先用矢量中值滤波器去除图象中的噪声,在对图象进行空域分割的同时,按照分割尺度的大小建立了区域金字塔,并且对于水线分割的过分问题,提出了一种多层次的处理方法,保证了分割区域的有效性,另一方面,采用层化变换解决了水线漂移问题,建立了严格的多尺度处理的尺度空间,为后面的运动分割奠定了很好的基础.为了对视频序列中的运动进行准确的估计,我们的鲁棒性运动模型参数估计框架下,使用了一种凸M估计子,与传统的M估计子相比,它在计算效率和稳定性方面都具有一定的优势.
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