[发明专利]一种结合似物度的无约束视频中显著物体检测方法

摘要

本发明公开了一种结合似物度的无约束视频中显著物体检测方法，具体步骤如下：(1)输入原始视频序列，对其中的第帧记为；(2)对于视频帧，利用视频显著性模型、似物性的对象检测算法，得到初始的显著对象检测的矩形区域；(3)对于视频帧，通过迭代更新似物度概率图和对象概率图，不断调整显著对象检测的矩形区域大小，得到单帧的显著对象检测结果；(4)利用稠密光流法算法，得到视频帧的像素点的运动矢量场，计算相邻帧显著对象检测的矩形区域的重叠度，得到最终的显著对象检测结果。本发明通过迭代更新似物度概率图和对象概率图，增强空域显著对象检测结果的准确性；利用序列级的细化，增强了时间的一致性，能够更准确、完整地检测视频中的显著对象。

主权项

一种结合似物度的无约束视频中显著物体检测方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)、输入原始视频序列F＝{F1,F2,...,FM}，M是视频的帧数，对其中的第t帧记为Ft；(2)、对于视频帧Ft，利用视频显著性模型、似物性的对象检测算法，得到初始的显著对象检测的矩形区域；(3)、对于视频帧Ft，通过迭代更新似物度概率图和对象概率图，不断调整显著对象检测的矩形区域大小，得到单帧的显著对象检测结果；(4)、利用稠密光流法算法，得到视频帧Ft的像素点的运动矢量场，计算相邻帧显著对象检测的矩形区域的重叠度，得到最终的显著对象检测结果。