基于邊緣特征和自適應融合的視頻顯著性檢測
作者：郭迎春; 李卓 河北工業大學人工智能與數據科學學院; 天津300401
摘要：針對目前大多數視頻顯著性檢測中背景復雜以及顯著目標邊緣模糊、顯著目標內部存在空洞不能一致高亮的問題,提出了一種基于動靜態邊緣和自適應融合的視頻顯著性檢測算法。該算法利用靜態邊緣和運動邊緣信息融合后初步定位顯著目標,并對其進行一系列平滑操作獲得目標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融合時各自的比重,得到當前幀的最終顯著圖。在公開視頻顯著性數據集ViSal上算法F值接近0.8,MAE接近0.06,表明該方法性能優于目前主流算法,對復雜背景有較強魯棒性,同時能夠快速、清晰而準確地提取出視頻序列中的顯著性目標。
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河北工業大學學報雜志
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