基于颜色和运动空间分布的时空显著性区域检测算法

发布时间：2018-03-10 09:08

  本文选题：时空一致性优化　切入点：颜色的空间分布　出处：《计算机应用研究》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对复杂背景和运动条件下视频显著性区域检测准确度不高的问题,提出了一个新的时空一致性优化模型,并基于颜色空间分布和运动空间分布特征,结合时空一致性优化方法构建一个新的时空显著性区域检测模型,改进复杂运动和运动条件下视频显著性区域检测的效果。首先对视频帧进行超像素分割,然后提取三种具有互补性质的超像素级颜色空间分布特征和两种运动空间分布特征,再利用时空一致性分别融合优化空间显著特征和时间显著特征得到空间显著图和时间显著图。在时空融合阶段,利用时空一致性模型融合空间显著度和时间显著度得到超像素级的时空显著图。为进一步提高检测的准确度和完整度,构建一个能量最小化模型得到更精确的像素级时空显著图。通过与最新的视频显著性模型进行比较,算法有更好的检测效果,对复杂背景和运动条件有更强的鲁棒性。
[Abstract]:A new spatio-temporal consistency optimization model is proposed to solve the problem of low accuracy of video salient region detection under complex background and motion conditions, and based on color spatial distribution and motion spatial distribution feature, a new spatio-temporal consistency optimization model is proposed. A new spatio-temporal salience region detection model is constructed with spatio-temporal consistency optimization method to improve the performance of video saliency region detection under complex motion and motion conditions. Then, three kinds of super-pixel color spatial distribution features and two motion spatial distribution features are extracted. Using spatio-temporal consistency to fuse spatial salience and temporal salience, respectively, spatial salience map and temporal salience map are obtained. Using spatio-temporal consistency model to fuse spatial and temporal saliency to obtain spatio-temporal salience map at super-pixel level. In order to further improve the accuracy and integrity of detection, An energy minimization model is constructed to obtain a more accurate spatio-temporal saliency map at pixel level. Compared with the latest video saliency model, the algorithm has better detection effect and is more robust to complex background and motion conditions.
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;陆军军官学院防空兵系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61471394);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61402519) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2012510,BK20140071,BK20140074)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1592666