基于边缘特征和自适应融合的视频显著性检测

摘要：针对目前大多数视频显著性检测中背景复杂以及显著目标边缘模糊、显著目标内部存在空洞不能一致高亮的问题,提出了一种基于动静态边缘和自适应融合的视频显著性检测算法。该算法利用静态边缘和运动边缘信息融合后初步定位显著目标,并对其进行一系列平滑操作获得目标的精确边缘然后计算梯度获得初始显著图。然后,考虑前一帧对当前帧的有效性约束,计算相邻两帧的颜色直方图进而得到两帧的相似度,由相似度决定两帧在自适应融合时各自的比重,得到当前帧的最终显著图。在公开视频显著性数据集ViSal上算法F值接近0.8,MAE接近0.06,表明该方法性能优于目前主流算法,对复杂背景有较强鲁棒性,同时能够快速、清晰而准确地提取出视频序列中的显著性目标。