[发明专利]一种基于HVS的视频感兴趣区域提取方法

摘要

本发明公开了一种基于HVS的视频感兴趣区域提取方法，首先根据视频的帧间相关性和帧内相关性分别度量视频的时域信息量和空域信息量，然后采用特征融合策略将分别代表视频时域特征和空域特征的时域信息量和空域信息量融合获得视频信息量分布，再以基于人眼视觉系统（HVS）的视觉迟滞映射模型将视频信息量映射为视觉显著度，最后将视频的视觉显著度经过自适应阈值判断获得视频的感兴趣区域。本发明提出的基于HVS特性映射模型能将视频特征转化为符合人眼视觉特性的视频显著度，同时采用信息量度量视频的时域和空域特征，算法复杂度低且精度较高。

主权项

一种基于HVS的视频感兴趣区域提取方法，其特征在于，该方法至少包括如下的步骤： 步骤1：将视频时域特征和空域特征分别表示为视频的时域信息量和空域信息量，根据视频的帧间相关性和帧内相关性计算出时域信息量Itemporal和空域信息量Ispatial； 步骤2：采用特征融合策略将视频时域信息与空域信息加权，如下式计算视频信息量； I＝αItemporal+βIspatial其中系数α与β取决于视频序列的运动复杂度和空间复杂度的相对强度； 步骤3：定义视频特征为视频信息量，定义人眼实际观察到的视频特征为视觉显著度，根据下式的视觉迟滞性映射模型可以由视频信息量获得视频的视觉显著度； S＝F(I) 步骤4：依据视频序列当前帧的视觉显著度分布，获取一个自适应阈值，将该帧视觉显著度二值化，从而提取当前帧的视觉感兴趣区域。