一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法

摘要

本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；根据HSV颜色空间H分量中对应颜色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去，得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著性考虑范围，在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。

主权项

一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法，包括以下步骤：S1:获取视频图像的静态显著性图；S2:利用所述视频图像中连续的视频帧提取场景的光流向量场；S3:通过聚类方法对光流向量场进行分类并抛弃最大分类区块；S4:将所述视频图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；S5:根据所述HSV颜色空间H分量中对应颜色在视频图像中出现的频率，生成颜色直方图；S6:针对光流向量场分类区块中的每个向量，根据其所在像素点的颜色将其范数投射到所述颜色直方图的相应区间中去，得到每个颜色区间的运动尺度变量，其中得到每个颜色区间的运动尺度变量的公式为：$m\left(r_k\right)={\Sigma }_{p=r_k}\sqrt{{\left({\mathrm{mv}}_x\right)}^2+{\left({\mathrm{mv}}_y\right)}^2}$其中，p为向量(mv_x,mv_y)所在的像素点的颜色值，m(r_k)为颜色为r_k的运动尺度变量，r_k是颜色区间内的第k种颜色，k为颜色种数；S7:规范化所述运动尺度变量，得到每种颜色的运动显著性值并投影到原图像即视频图像生成运动显著性图；S8:将所述运动显著性图与静态显著性图线性加权相加，得到最终显著性图，即可实现对视频图像的显著性检测。