基于時(shí)空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測(cè)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(duì)于計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)很難像人一樣從內(nèi)容和語(yǔ)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(jìn)而檢測(cè)出視頻中的顯著區(qū)域，然后進(jìn)一步根據(jù)視覺顯著性的檢測(cè)結(jié)果，區(qū)別對(duì)待不同顯著程度的區(qū)域，從而達(dá)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(fù)雜的生理構(gòu)造，特別是其快速篩選感興趣目標(biāo)的能力，實(shí)現(xiàn)視覺顯著區(qū)域的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別，已成為計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和多媒體技術(shù)等的研究熱點(diǎn)。
　　不同的視覺顯著性檢測(cè)算法由于衡量視覺特征差異的方式不同，顯著性檢測(cè)結(jié)果相差很大。如何根據(jù)視覺原理檢測(cè)出滿足實(shí)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(cè)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(jī)理和視覺注意建模的理論基礎(chǔ)，接下來(lái)對(duì)視頻顯

3、著性檢測(cè)的已有成果進(jìn)行了總結(jié)，最后提出一種基于時(shí)空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測(cè)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(jì)算出能較好的保持物體的形狀特征和輪廓特征的時(shí)空顯著圖，更加符合實(shí)際應(yīng)用的需求。具體包括以下三個(gè)部分：第一部分是空間顯著區(qū)域檢測(cè)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(jì)算局部顯著性和全局顯著性，然后通過(guò)顯著性度量算法選擇一個(gè)較好的顯著圖，再進(jìn)行位置先驗(yàn)性考慮，最后得到最終的空

4、間顯著圖；第二部分是時(shí)間顯著區(qū)域檢測(cè)算法，用于提取具有特殊運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)信息，然后判斷是否存在全局運(yùn)動(dòng)，當(dāng)存在全局運(yùn)動(dòng)時(shí)，用Meanshift算法計(jì)算出背景運(yùn)動(dòng)矢量，最后根據(jù)運(yùn)動(dòng)信息和背景運(yùn)動(dòng)的差異計(jì)算出時(shí)間顯著圖；第三部分是時(shí)間顯著圖和空間顯著圖融合的方法，用于得到最后的時(shí)空顯著圖。
　　本文提出的基于時(shí)空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測(cè)算法綜合考慮了空間上和時(shí)間上的顯著性影響因素，生成的全分辨