基于像素级估计的视频显著性检测

为了减少背景噪声干扰,准确地从复杂视频中提取显著目标,提出一种具有时空一致性的视频显著区域检测算法。将视频帧划分为超像素,以超像素为基本单元提取光流特征,在时空一致性原则指导下动态融合颜色、边界信息和光流特征,获取视频显著图。在此基础上,借助视频帧的细节和区域特征对视频显著图进行细化增强。实验结果表明,算法的准确率召回率曲线在复杂图像数据库中高于传统经典算法,具有足够高的鲁棒性,能够减少相机运动和背景运动以及突变情况对跟踪检测的影响。所提方法能够在各种运动模式下和外观复杂场景中较为完整地提取显著目标,可作为预处理技术,改善目标跟踪、行为检测、视频压缩等的性能。