基于运动特征的视频显著性检测算法研究

发布时间：2024-02-14 18:45

　　随着科技的发展和人们日常生活水平的不断提高,人眼接受的信息来源更加丰富多样。这些信息的载体中尤以视频所含信息量最大,如何在日益复杂的视频场景中提取有用的显著性区域已成为视频处理领域的研究热点之一。传统的视频显著性检测技术大多是利用像素域中的信息计算显著性值。非压缩域方法使用光流法等得到的运动信息准确度低,导致显著性检测性能较差。压缩域视频流中的信息经过处理,能更准确地检测出显著性区域。因此,在压缩域中的检测方法是视频显著性处理的发展趋势。目前压缩域显著性检测方法尚处于初级研究阶段,在显著性检测精确度方面还有很大提升空间。本文通过对现有视频显著性检测技术分析与总结,提出了一种基于运动特征的显著性检测模型。相比以往的视频显著性检测方法,本文的改进和创新主要体现在以下几个方面:1.根据人眼视觉机制,人眼对相对运动更为敏感,现有方法多是采用光流法或差分法找到运动信息,这类运动信息准确性低。本文采用全局运动估计对前景和背景运动矢量进行有效区分,降低时域显著性图中噪声块对结果的影响,并结合压缩域中的宏块编码信息对时域显著性图进行优化;2.视频显著性检测方法多是基于像素域的,目前压缩域中的检测方法很...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１人眼结构示意图??

最后对常用显著性检测模型进行描述。??２．１人眼视觉系统??人眼是一个结构极其复杂的器官（图２－１），眼球壁的最内层为视网膜层，视??网膜层由许多光敏细胞组成，按形状差异可将光敏细胞分为杆状和锥状细胞两种??形式［３４］。杆状细胞相比锥状细胞灵敏度高，主要用来辨别明暗，在亮度较低....

图２－２视觉注意机制测试图??

一种是自底向上，另一种是自顶向下，前者是数据驱动且独立于任务的模型，??而后者主要依赖于任务分配且会受到意识支配和先验知识的影响。例如在没有任??何提示情况下观察图２－２，观察者会迅速将注意力集中在三角形上，这就是自底??向上模型的情况，如果给定任务“寻找图中的矩形和圆形”，观察....

图３－３三步搜索法??良运法于运

３．三步搜索算法??另一种使用广泛的运动搜索算法就是三步搜索算法，这种算法的初始步长一??般为最大搜索范围的一半。图３－３显示了三步搜索的过程。第一步中在初始点和??周围标“１”的八个相邻点上计算匹配程度，如果起始点的匹配误差最小，则认??为不存在相对运动。反之，则将搜索中心移动....

图３－４相邻运动矢量的位置??

通过计算其与周围块的差异性决定子块属于前景还是背景。??由于水平和垂直方向相邻运动矢量和当前运动矢量相关度更高，因此需将当??前块的相邻块分为两类考虑，如图３－４所示，对两类相邻块分别计算当前块的运??动差异性。??ｎ?￣￣?Ｒ］￣￣￣Ｗ??—？，Ｔ???／ｈ—一??＾?Ｓｉ??....

本文编号：3898431