基于时空显著性检测的多传感器视频融合方法

摘要

本发明公开了一种基于时空显著性检测的多传感器视频融合方法。其步骤为：1、分别输入两个已配准的视频；2、利用三维均匀离散曲波3D-UDCT分解获得子带系数；3、将视频区域划分为三种不同的区域；4、对于不同的区域，按照不同的融合策略进行组合，得到融合后视频的高通方向子带系数；5、将低通子带系数进行加权平均，得到融合后视频的低通子带系数；6、进行三维均匀离散曲波3D-UDCT逆变换，得到融合后视频。本发明克服了现有技术中受限于空间信息提取和时空一致性的缺陷，可以更好地提取输入视频图像中的显著的时空特征信息，使得视频具有更高的时空一致性和稳定性，对噪声鲁棒性好，可以用于静态背景的视频图像融合。

主权项

一种基于时空显著性检测的多传感器视频融合方法，包括如下步骤：(1)分别输入两个已配准的视频；(2)获得子带系数：对两个视频分别进行三维均匀离散曲波3D‑UDCT分解，得到各自的带通方向子带系数和低通子带系数；(3)将视频区域划分三种区域：对每一个视频的带通方向子带系数利用三维时空结构张量，进行时空显著性检测，将视频区域划分为运动目标区域、空间几何特征区域和平滑区域三种区域；(4)获得融合后视频的带通方向子带系数：4a)对运动目标区域的带通方向子带系数，按照基于能量选择的融合策略进行组合，得到运动目标区域内融合后视频的带通方向子带系数；4b)对空间几何特征区域的带通方向子带系数，按照基于相似度选择和加权平均相结合的融合策略进行组合，得到空间几何特征区域内融合后视频的带通方向子带系数；4c)对平滑区域的带通方向子带系数，按照加权平均融合策略进行组合，得到平滑区域内融合后视频的带通方向子带系数；(5)获得融合后视频的低通子带系数：对于每一个视频的低通子带系数，按照加权平均的融合策略进行组合，得到融合后视频的低通子带系数；(6)获得融合后的视频：将融合后视频的带通方向子带系数和低通子带系数，进行三维均匀离散曲波3D‑UDCT逆变换，得到融合视频。