譚論正 夏利民

摘 要：針對傳統(tǒng)方法直接采用圖像特征參與圖像分割時存在的特征冗余且分割準(zhǔn)確率低的問題，提出了一種基于協(xié)方差描述子和LogitBoost的交通場景圖像分割方法.采用運動結(jié)構(gòu)特征、紋理和HOG特征描述交通場景，并利用協(xié)方差描述子進行特征融合以消除特征冗余；采用多類LogitBoost分類器進行圖像分割，提高了交通場景分割的精度.在公共測試視頻數(shù)據(jù)庫CamVid中測試和評估了所提出的算法，結(jié)果表明了該方法的有效性.

關(guān)鍵詞：場景分割；運動特征；協(xié)方差描述子；LogitBoost

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A