检索结果-南通市图书馆

物理学报 2017年第10期66卷 319-332页

作者：方志明崔荣一金璟璇延边大学工学院计算机科学与技术系智能信息处理实验室延吉133002

提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像(双对立颜色特征及亮度特征图像)的非... 详细信息

提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像(双对立颜色特征及亮度特征图像)的非线性简化模型来合成特征图像,形成多个候选显著区域;在中层,根据矩阵的最小Frobenius-范数(F-范数)性质选取竞争力最强的候选显著区域作为局部显著区域;在高层,利用Gestalt视觉心理学的核心理论,对在中层得到的局部显著区域进行整合,得到具有整体感知的空域显著图.对序列帧图像,基于运动目标在位置、运动幅度和运动方向一致性的假设,对Lucas-Kanade算法检测出的光流点进行二分类,排除噪声点的干扰,并利用光流点的运动幅度来衡量运动目标运动显著性.最后,基于人类视觉对动态信息与静态信息敏感度的差异提出了一种空域和时域显著图融合的通用模型.实验结果表明,该方法能够抑制视频背景中的噪声并且解决了运动目标稀疏等问题,能够较好地从复杂场景中检测出视频中的显著区域.

关键词：显著性检测非线性简化 Gestalt视觉心理学 Lucas-Kanade算法

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