基于時空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測研究.pdf

1、隨著采集設(shè)備的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡男畔⒈憩F(xiàn)方式和溝通交流的載體。但對于計算機而言，視頻數(shù)據(jù)本身并不顯式地包含物體占據(jù)的區(qū)域、物體間的空間位置關(guān)系和物體的受關(guān)注度等。計算機很難像人一樣從內(nèi)容和語義層面理解視頻的內(nèi)容。視覺顯著性以人類視覺系統(tǒng)感知和處理信息的方式分析視頻的內(nèi)容，進而檢測出視頻中的顯著區(qū)域，然后進一步根據(jù)視覺顯著性的檢測結(jié)果，區(qū)別對待不同顯著程度的區(qū)域，從而達到分析視頻數(shù)據(jù)的目的。如何

2、模擬人類視覺系統(tǒng)復雜的生理構(gòu)造，特別是其快速篩選感興趣目標的能力，實現(xiàn)視覺顯著區(qū)域的自動檢測和識別，已成為計算機視覺、計算機圖形學和多媒體技術(shù)等的研究熱點。
　　不同的視覺顯著性檢測算法由于衡量視覺特征差異的方式不同，顯著性檢測結(jié)果相差很大。如何根據(jù)視覺原理檢測出滿足實際應(yīng)用需求的視頻顯著區(qū)域值得深入研究。本文首先闡述了視頻顯著性檢測的研究意義，分析了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，介紹了視覺注意生物機理和視覺注意建模的理論基礎(chǔ)，接下來對視頻顯

3、著性檢測的已有成果進行了總結(jié)，最后提出一種基于時空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測算法，該算法利用自底向上的視覺注意方式，根據(jù)視頻自身的內(nèi)容計算出能較好的保持物體的形狀特征和輪廓特征的時空顯著圖，更加符合實際應(yīng)用的需求。具體包括以下三個部分：第一部分是空間顯著區(qū)域檢測算法，用于提取圖像中的顯著區(qū)域，該算法以圖像中的亮度和顏色為特征，分別計算局部顯著性和全局顯著性，然后通過顯著性度量算法選擇一個較好的顯著圖，再進行位置先驗性考慮，最后得到最終的空

4、間顯著圖；第二部分是時間顯著區(qū)域檢測算法，用于提取具有特殊運動特征的區(qū)域，該算法首先利用光流法提取連續(xù)兩幀中的運動信息，然后判斷是否存在全局運動，當存在全局運動時，用Meanshift算法計算出背景運動矢量，最后根據(jù)運動信息和背景運動的差異計算出時間顯著圖；第三部分是時間顯著圖和空間顯著圖融合的方法，用于得到最后的時空顯著圖。
　　本文提出的基于時空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測算法綜合考慮了空間上和時間上的顯著性影響因素，生成的全分辨