[发明专利]一种视频显著性区域检测方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种视频显著性区域检测、分割方法及系统，通过分别获得像素级的静态显著性特征、局部区域级的静态显著性特征和动态显著性特征和全局级的静态显著性特征和动态显著性特征，结合所有的静态显著性特征和动态显著性特征后得到视频显著性特征，利用视频帧之间的相关性对该视频显著性特征进行调制，基于调制后的视频显著性特征，采用3D‑MRF设置视频帧的视频显著性区域，然后利用Graph‑cuts选择最优的视频显著性区域，对视频显著性区域进行分割。本发明实施例用于提高视频显著性特征的检测准确度和精确度和提高视频显著性区域分割结果在时间上的连贯性和在空间上的连续性。

主权项

一种视频显著性区域检测方法，其特征在于，包括:根据像素奇异性对比度获得像素级的静态显著性特征；根据局部区域内像素特征的凝聚性、相对罕见性和重要性获得局部区域级的静态显著性特征；根据视频帧的颜色全局对比度、颜色空间分布值和每种颜色在所述视频帧中的概率获得全局级的静态显著性特征；其中，相对于视频帧中平滑区域，所述奇异性对应于边界、突变和纹理；所述像素特征的凝聚性是视频局部区域内视觉特性一致内聚的程度；所述像素特征的相对罕见性是被评价局部区域内的视觉特性，在其周边环形区域内罕见的程度；所述像素特征的重要性是某种图像特性在局部区域和他周边环形区域的并集区域中重要的程度；在光流场中，根据局部区域内光流强度的凝聚性、相对罕见性和重要性获得所述局部区域级的动态显著性特征；根据光流强度的全局对比度、光流强度空间分布值和光流强度在所述视频帧中的概率获得所述全局级的动态显著性特征；结合获得的静态显著性特征和动态显著性特征获得视频显著性特征，利用相邻视频帧的外观相关性对所述视频显著性特征进行调制，以便根据调制后的视频显著性特征对视频帧中视频显著性区域进行分割。