Region-Based Video Object Extraction Using Potential of frame - Difference Energies

This paper proposes a region-based segmentation algorithm fur extracting a video object by using the cost of potential of frame-difference energies. In the first step of a region-based segmentation using spatial intensity, each frame is segmented into a partition of homogeneous regions finely so that each region does not contain the contour of a video object. The fine partition is used as an initial partition for the second step of spatio-temporal segmentation. In spatio-temporal segmentation, the homogeneity cost for each pair of adjacent regions is computed which reflects the potential between the frame-difference energy on the common contour and the frame-difference energy of the lower potential region of the two. The pair of adjacent regions whose cost is minimal then is searched. The two regions of minimum cost ale merged, which result in updating the partition. The merging is recursively performed until only the contours remain which have Same difference energies of high potential. In the fecal step of post-processing, the video object is extracted removing the contours inside the object.

프레임차 에너지의 전위차를 이용한 영역 기반의 비디오 객체 추출

본 논문에서는 프레임차 에너지의 전위차를 이용한 비용으로 비디오 객체를 추출하는 영역 기반 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 파티션의 영역 내에 비디오 객체의 윤곽이 포함되지 않도록 공간적인 밝기 값을 이용하여 동질한 영역들로 세밀하게 분할을 한다. 이렇게 세밀하게 분할된 파티션은 두 번째 단계인 시공간 분할의 초기 파티션이 된다. 시공간 분할에서는 각각의 인접한 영역들의 동질성 비용을 두 영역의 프레임차 에너지 중에서 작은 에너지를 가지는 영역의 프레임차 에너지와 두 영역에 의하여 만들어지는 윤곽상에 존재하는 프레임차 에너지로 계산한다. 다음에 동질성의 비용이 최소인 두 영역을 찾아서 병합하구 파티션을 새롭게 갱신한다. 이러한 반복적 병합은 프레임차 에너지의 전위차가 큰 윤곽들이 남을 때까지 수행한다. 마지막으로 후처리 단계에서는 객체 내부의 윤곽들을 제거하여 비디오 객체를 추출한다.