基于邊緣特征和自適應(yīng)融合的視頻顯著性檢測
作者：郭迎春; 李卓 河北工業(yè)大學(xué)人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院; 天津300401
摘要：針對目前大多數(shù)視頻顯著性檢測中背景復(fù)雜以及顯著目標(biāo)邊緣模糊、顯著目標(biāo)內(nèi)部存在空洞不能一致高亮的問題,提出了一種基于動靜態(tài)邊緣和自適應(yīng)融合的視頻顯著性檢測算法。該算法利用靜態(tài)邊緣和運動邊緣信息融合后初步定位顯著目標(biāo),并對其進行一系列平滑操作獲得目標(biāo)的精確邊緣然后計算梯度獲得初始顯著圖。然后,考慮前一幀對當(dāng)前幀的有效性約束,計算相鄰兩幀的顏色直方圖進而得到兩幀的相似度,由相似度決定兩幀在自適應(yīng)融合時各自的比重,得到當(dāng)前幀的最終顯著圖。在公開視頻顯著性數(shù)據(jù)集ViSal上算法F值接近0.8,MAE接近0.06,表明該方法性能優(yōu)于目前主流算法,對復(fù)雜背景有較強魯棒性,同時能夠快速、清晰而準(zhǔn)確地提取出視頻序列中的顯著性目標(biāo)。
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河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報雜志
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