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申请/专利权人：绍兴文理学院

摘要：本发明公开了基于时间关联图像序列的目标图像区域子序列分离方法，包括获取目标图像区域的初始图像：根据图像目标初始跟踪决策算法获取目标图像区域的初始图像；获取目标图像区域的终止图像：依次对每一帧图像及该帧后连续N帧图像，计算目标图像区域的中智度量同理想中智度量的交叉熵及相似度，按照交叉熵越大、且相似度越小，当前帧后第N帧待判断图像越可能为终止图像的原则，获取目标图像区域的终止图像；获取目标图像区域的初始图像与终止图像、及其之间的图像作为目标图像区域子序列。本发明能够解决现有技术中对目标图像区域缺乏有效的特征表征方法，从而无法提供鲁棒性高的分离目标图像区域子序列方法的技术问题。

主权项：1.基于时间关联图像序列的目标图像区域子序列分离方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标图像区域的初始图像：获取时间关联图像序列，对每一帧的时间关联图像序列，根据图像目标初始跟踪决策算法判定满足目标图像区域初始跟踪条件的图像序列，作为目标图像区域的初始图像；获取目标图像区域的终止图像：依次获取目标图像区域的每一帧图像及该帧后连续N帧图像序列，计算目标图像区域的中智度量同理想中智度量的交叉熵Di，及目标图像区域的中智度量同理想中智度量的相似度Si，按照交叉熵Di越大、且相似度Si越小所述当前帧后第N帧待判断图像越可能为终止图像的原则，判断所述待判断图像是否为目标图像区域的终止图像；当判断目标图像区域的中智度量同理想中智度量的交叉熵Di大于预设门限值ThD、目标图像区域的中智度量同理想中智度量的相似度Si小于预设门限值ThS时，将所述当前帧后第N帧图像作为目标图像区域的终止图像；获取目标图像区域的初始图像与终止图像、及其之间的图像作为目标图像区域子序列；按照如下公式计算目标图像区域的中智度量同理想中智度量的交叉熵Di： 其中Ti、Ii和Fi为根据目标图像区域的每一帧图像及该帧后连续N帧图像，对目标图像区域进行中智集建模的中智集度量参数，Ti为中智集的隶属度，Ii为中智集的不确定性度，Fi为中智集的非隶属度；按照如下公式计算目标图像区域的中智度量同理想中智度量的相似度Si： 所述中智集度量参数Ti、Ii和Fi是按照如下公式，根据目标图像区域的每一帧图像及该帧后连续N帧图像，对目标图像区域进行中智集建模计算得到： 其中表示第m帧第i个目标图像区域，Pm，i表示第m帧第i个目标图像区域的关联目标区域；运算符“|·|”表示所包含区域的像素点数，函数σ为标准差，Mp和Mo分别为集合{Pm，i，Pm+1，i，…，Pm+N，i}和中区域像素点数的最大值。

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