长春理工大学光电工程学院, 吉林 长春 130022
提出一种基于超像素时空特征的视频显著性检测方法。所提方法可对图像进行超像素分割,提取颜色梯度和运动梯度特征,以构建超像素级时空梯度图。用平均加权测地距离来衡量时空梯度图上每一个超像素相对于其邻域的时空显著程度,形成时空显著图。根据时间域上目标运动的连续性,并借助熵的概念来表征运动模式的一致程度,构建运动一致性图。融合时空显著图和运动一致性图,通过自适应阈值处理定位运动目标。实验从可视化分析和定量评估两个方面将所提方法与其他算法进行对比,结果表明所提方法具有较强的抗环境干扰能力,适用于背景纹理复杂或环境随机变化的视频中运动目标的检测,其检测准确率高达92%。
图像处理 显著性检测 超像素分割 测地距离 运动熵
