基于级联优化策略的视频显著性检测

摘要：

为了在复杂的场景中均匀突出时空一致的显著物体,提出了一种无监督的视频显著性检测框架.该框架包含3种显著图,运动显著图、空间显著图和时间显著图.首先,本文提出利用运动对比度来突出视频中显著运动的物体,并自适应融合时空梯度场图生成运动显著图;接着,利用帧内的局部对比度和全局对比度对运动显著图中的前景目标进行精细化,得到空间显著图;其次,根据视频序列相邻帧之间的目标存在时间一致性的特点,利用相邻帧之间的颜色和运动相似度加权融合前一帧的显著图,生成时间显著图;最后,融合3种显著图得到视频显著图.本文在3个公开的数据集(DAVIS、FBMS和Seg-trackv2)上对本算法进行了定性和定量的评估.实验表明,本算法在具有挑战性的场景中对目标物体的检测性能优于目前经典的显著性检测算法.

关键词：视频显著性、显著目标、运动对比度、无监督、运动显著性检测

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金;河北省自然科学基金

在线出版日期：2022-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：10-18