[发明专利]动静结合估计视频视觉显著度的方法

摘要

本发明公开了一种动静结合估计视频视觉显著度的方法，特别是一种通过图形图像处理技术和人工神经网络技术估计视频视觉显著度的方法。本方法主要包括以下步骤：先将视频镜头进行解压处理，得到帧序列、帧切片，并提取关键帧；然后对关键帧提取早期视觉特征图、显著图正规化处理、最终的静态显著图；根据视频中稳定的背景信息和帧间差进行动态运动信息提取镜头的动态信息图像的动态显著图；最后用脉冲耦合神经网络进行动静态显著融合得到视觉显著度。根据本发明能综合静态和动态的显著对象特征计算得到较满意的显著结果，适用于估计动、静特征丰富的视频数据显著度。

主权项

一种动静结合估计视频视觉显著度的方法，其特征在于包括以下步骤：(1)首先，在镜头解压帧序列的首帧和尾帧之间等时间间隔选取中间帧，组成固定的帧切片；选取帧切片中与3低层特征平均值差异最小对应的帧作为关键帧；(2)其次，在(1)基础上，对关键帧计算静态显著特征，得到静态显著图；(3)再次，利用帧间差掩模图像，把较长一段时间内部保持不动的像素认为是可靠的镜头背景，提取动态运动对象，根据运动对象提取镜头动态信息图像的动态显著特征，计算得到动态显著图；(4)最后，将步骤(2)和步骤(3)得到的静态、动态显著图利用脉冲耦合神经网络进行显著融合，得到最终视频的显著度。