融合空時顯著性的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法.pdf

1、　　運(yùn)動目標(biāo)檢測是視頻研究中的第一步也是重要的一步，運(yùn)動目標(biāo)檢測已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于體育、醫(yī)學(xué)、航空、視頻監(jiān)控、人類行為認(rèn)知和視頻檢索等方面。人類的視覺系統(tǒng)對在靜態(tài)和動態(tài)場景中快速地獲取顯著區(qū)域而不用進(jìn)行訓(xùn)練有著非凡的能力，并且能夠輕松的理解場景中的意義。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，近十幾年提出了很多模型來完成這個自動的機(jī)制。傳統(tǒng)的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法有光流法、幀差法和背景差法。這些方法各自有各自的優(yōu)點(diǎn)，但也都存在這劣勢。由于顯著圖的廣泛應(yīng)用，基于人類

2、視覺機(jī)制的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法應(yīng)運(yùn)而生，此種方法在檢測效果和運(yùn)算速度上均有突出表現(xiàn)。
　　本文提出了一種融合空時顯著性的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，通過改進(jìn)Itti模型，將邊緣信息引入到Itti模型中，提取亮度、顏色、方向、邊緣特征視覺信息，將四類特征的多尺度高斯金字塔模型利用中心周邊差和多尺度融合，并進(jìn)行高斯差分最終計(jì)算生成空間顯著圖，空間顯著圖能表示運(yùn)動物體在空間中的活動變化；引入時間顯著性，對視頻序列應(yīng)用核密度估計(jì)計(jì)算時間顯著圖，從而計(jì)