基于颜色和运动空间分布的时空显著性区域检测算法

针对复杂背景和运动条件下视频显著性区域检测准确度不高的问题,提出了一个新的时空一致性优化模型,并基于颜色空间分布和运动空间分布特征,结合时空一致性优化方法构建一个新的时空显著性区域检测模型,改进复杂运动和运动条件下视频显著性区域检测的效果。首先对视频帧进行超像素分割,然后提取三种具有互补性质的超像素级颜色空间分布特征和两种运动空间分布特征,再利用时空一致性分别融合优化空间显著特征和时间显著特征得到空间显著图和时间显著图。在时空融合阶段,利用时空一致性模型融合空间显著度和时间显著度得到超像素级的时空显著图。为进一步提高检测的准确度和完整度,构建一个能量最小化模型得到更精确的像素级时空显著图。通过与最新的视频显著性模型进行比较,算法有更好的检测效果,对复杂背景和运动条件有更强的鲁棒性。