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图像序列的显著性目标区域检测方法

柯洪昌 孙宏彬

柯洪昌, 孙宏彬. 图像序列的显著性目标区域检测方法[J]. 中国光学, 2015, 8(5): 768-774. doi: 10.3788/CO.20150805.0768
引用本文: 柯洪昌, 孙宏彬. 图像序列的显著性目标区域检测方法[J]. 中国光学, 2015, 8(5): 768-774. doi: 10.3788/CO.20150805.0768
KE Hong-chang, SUN Hong-bin. A saliency target area detection method of image sequence[J]. Chinese Optics, 2015, 8(5): 768-774. doi: 10.3788/CO.20150805.0768
Citation: KE Hong-chang, SUN Hong-bin. A saliency target area detection method of image sequence[J]. Chinese Optics, 2015, 8(5): 768-774. doi: 10.3788/CO.20150805.0768

图像序列的显著性目标区域检测方法

doi: 10.3788/CO.20150805.0768
基金项目: 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(No.2012AA040104);吉林省科技厅资助项目(No.20120332);吉林省发改委资助项目(No.2013C048);吉林省科技厅国际合作资助项目(No.20140105);吉林省教育厅资助项目(No.20130434,No.20140032)
详细信息
    通讯作者:

    柯洪昌(1981—),男,吉林德惠人,硕士,讲师,2004年、2007年于吉林大学分别获得学士、硕士学位,主要从事嵌入式系统、目标识别和目标跟踪方面的研究。 E-mail:kehongchang1981@163.com

    孙宏彬(1969—),男,吉林四平人,博士后,教授, 1991年、1997年于华北电力大学分别获得学士、硕士学位,2007年于东华大学获得博士学位,2010年于吉林大学博士后出站,主要从事智能信息系统、计算机视觉和机器学习方面的研究。 E-mail:Win_shb@163.com

  • 中图分类号: TP391.4

A saliency target area detection method of image sequence

  • 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。
  • 图  1  融入运动特征的视觉显著性模型

    Figure  1.  Visual saliency model fused with motion features

    图  2  视觉显著性模型多通道显著图

    Figure  2.  Multi-channel saliency maps of visual saliency model

    图  3  20组图像的平均相似度比较

    Figure  3.  Average similarity of 20 group images

    表  1  多通道参数估计权值平均值的部分实验结果

    Table  1.   Part results of the avarage values of the multi-channel parameter estimation

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-07-12
  • 录用日期:  2015-09-20
  • 刊出日期:  2015-01-25

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