复杂扰动背景下时空特征动态融合的视频显著性检测

被引：4

作者：

陈昶安 ^{[1
]}

吴晓峰 ^{[1
]}

王斌 ^{[1
,2
]}

张立明 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心

[3] 不详

[4] 复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室

[5] 不详

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2016年 / 05期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

复杂扰动背景; 简单线性迭代聚类; 运动显著性; 运动一致性; 运动熵; 动态融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

现有的运动目标显著性提取算法对具有树枝摇晃、水波荡漾等复杂扰动背景的视频处理效果较差,无法排除背景对显著目标提取的干扰.针对此类视频,提出一种基于时空显著性信息动态融合的目标提取算法.在空间上,利用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法计算重建误差,得到每帧图像上完整的显著目标;在时间上,考虑到显著目标内部各像素具有运动一致性的特点,利用连续多帧图像的运动估计引入运动熵来表征,同时利用中心周边差的机制来区分目标和背景的运动;最后由于人的视觉系统对运动信息更敏感,根据时间显著性的大小设置动态权重进行时空显著性融合,得到最终能兼顾动静两种情况的视频显著图.在4个视频数据库上的实验结果表明,该方法能够较好地抑制复杂扰动背景对于运动显著目标提取的干扰,优于对比方法.

引用

页码：802 / 812

页数：11

共 10 条

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