图像序列的显著性目标区域检测方法

• 作者: 孙宏彬 柯洪昌
• 来源期刊: 中国光学
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉显著性 自顶向下 目标区域检测 显著图
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 信息光学
• 页码范围: 768-774
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3475字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CO.20150805.0768

摘要

针对传统视觉显著性模型在自顶向下的任务指导和动态信息处理方面的不足，设计并实现了融入运动特征的视觉显著性模型。利用该模型提取了图像的静态特征和动态特征，静态特征的提取在图像的亮度、颜色和方向通道进行，运动特征的提取采用基于多尺度差分的特征提取方法实现，然后各通道分别通过滤波、差分得到显著图，在生成全局显著图时，提出多通道参数估计方法，计算图像感兴趣区域与眼动感兴趣区域的相似度，从而可在图像上准确定位目标位置。针对20组视频图像序列（每组50帧）进行了实验，结果表明：本文算法提取注意焦点即目标区域的平均相似度为0.87，使用本文算法能够根据不同任务情境，选择各特征通道的权重参数，从而可有效提高目标搜索的效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯洪昌	长春工程学院计算机技术与工程学院	17	39	3.0	6.0
2	孙宏彬	长春工程学院计算机技术与工程学院	20	125	6.0	11.0