[發(fā)明專利]一種視頻顯著性區(qū)域檢測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310407420.7
• 申請日: 2013-09-09
• 公開（公告）號: CN104424642B
• 公開（公告）日: 2017-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉重陽;郝紅霞;劉卓欣;董曉藝
• 申請（專利權(quán)）人: 華為軟件技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T7/90;G06T17/00
• 代理公司: 深圳市深佳知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)44285
• 代理人: 徐翀

1.一種視頻顯著性區(qū)域檢測方法，其特征在于，包括:

根據(jù)像素奇異性對比度獲得像素級的靜態(tài)顯著性特征；根據(jù)局部區(qū)域內(nèi)像素特征的凝聚性、相對罕見性和重要性獲得局部區(qū)域級的靜態(tài)顯著性特征；根據(jù)視頻幀的顏色全局對比度、顏色空間分布值和每種顏色在所述視頻幀中的概率獲得全局級的靜態(tài)顯著性特征；其中，相對于視頻幀中平滑區(qū)域，所述奇異性對應(yīng)于邊界、突變和紋理；所述像素特征的凝聚性是視頻局部區(qū)域內(nèi)視覺特性一致內(nèi)聚的程度；所述像素特征的相對罕見性是被評價局部區(qū)域內(nèi)的視覺特性，在其周邊環(huán)形區(qū)域內(nèi)罕見的程度；所述像素特征的重要性是某種圖像特性在局部區(qū)域和他周邊環(huán)形區(qū)域的并集區(qū)域中重要的程度；

在光流場中，根據(jù)局部區(qū)域內(nèi)光流強度的凝聚性、相對罕見性和重要性獲得所述局部區(qū)域級的動態(tài)顯著性特征；根據(jù)光流強度的全局對比度、光流強度空間分布值和光流強度在所述視頻幀中的概率獲得所述全局級的動態(tài)顯著性特征；

結(jié)合獲得的靜態(tài)顯著性特征和動態(tài)顯著性特征獲得視頻顯著性特征，利用相鄰視頻幀的外觀相關(guān)性對所述視頻顯著性特征進(jìn)行調(diào)制，以便根據(jù)調(diào)制后的視頻顯著性特征對視頻幀中視頻顯著性區(qū)域進(jìn)行分割。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)像素奇異性對比度獲得像素級的靜態(tài)顯著性特征，具體包括：

基于高斯核函數(shù)對視頻幀進(jìn)行多尺度變換得到至少兩層不同尺度的圖像；

獲取尺度變換后圖像中每個像素點所對應(yīng)的變換系數(shù)值，計算每個坐標(biāo)位置上像素點對應(yīng)的變換系數(shù)值和該像素點的8個鄰域內(nèi)的像素點對應(yīng)的變換系數(shù)值的差值；

對每個所述差值進(jìn)行q方處理后求和得到中心鄰域差，所述q為1或2的正整數(shù)；

對每個尺度圖像的所有中心鄰域差求和得到奇異性對比度；

對所有不同尺度圖像的奇異性對比度進(jìn)行插值處理后累加求和得到像素級的靜態(tài)顯著性特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)局部區(qū)域內(nèi)像素特征的凝聚性、相對罕見性和重要性獲得局部區(qū)域級的靜態(tài)顯著性特征，具體包括：

在視頻幀中選取窗口型第一局部區(qū)域，并在所述第一局部區(qū)域周邊選取第一環(huán)形區(qū)域，分別計算所述第一局部區(qū)域和第一環(huán)形區(qū)域內(nèi)像素特征的特征分布值，再根據(jù)所述特征分布值計算所述像素特征所攜帶的信息；

根據(jù)所述特征分布值和所述像素特征所攜帶的信息計算所述第一局部區(qū)域內(nèi)像素特征的凝聚性的值、相對罕見性的值和重要性的值；

將所述像素特征的凝聚性的值與相對罕見性的值相加，再乘以所述像素特征的重要性的值獲得局部區(qū)域級的靜態(tài)顯著性特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，若所述特征來自第一局部區(qū)域，則所述像素特征的凝聚性的值與相對罕見性的值相加，再乘以所述像素特征的重要性的值獲得局部區(qū)域級的靜態(tài)顯著性特征之后還包括：

對所述局部區(qū)域級的靜態(tài)顯著性特征和所述像素特征的特征分布值進(jìn)行離散近似計算，獲取所述第一局部區(qū)域的顯著性特征；

對所述第一局部區(qū)域的顯著性特征進(jìn)行離散數(shù)字處理，后分布到所述第一局部區(qū)域的每個像素點上。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)視頻幀的顏色全局對比度、顏色空間分布值和每種顏色在所述視頻幀中的概率獲得全局級的靜態(tài)顯著性特征，具體包括：

計算所述視頻幀的顏色全局對比度、顏色空間分布值和每種顏色在所述視頻幀中出現(xiàn)的概率；

利用激活函數(shù)sigmod對顏色在所述視頻幀中出現(xiàn)的概率進(jìn)行處理，再與所述顏色全局對比度和顏色空間分布值相乘，獲得所述全局級的靜態(tài)顯著性特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在光流場中，所述根據(jù)第二局部區(qū)域內(nèi)光流強度的凝聚性、相對罕見性和重要性獲得所述局部區(qū)域級的動態(tài)顯著性特征，具體包括：

在光流場中選取窗口型第二局部區(qū)域，并在所述第二局部區(qū)域周邊選取第二環(huán)形區(qū)域，分別計算所述第二局部區(qū)域和第二環(huán)形區(qū)域內(nèi)光流分布值，再根據(jù)所述光流分布值計算光流強度所攜帶的信息；

根據(jù)所述光流分布值和光流強度所攜帶的信息計算所述第二局部區(qū)域內(nèi)光流強度的凝聚性的值、相對罕見性的值和重要性的值；

將所述光流強度的凝聚性的值與光流強度的相對罕見性的值相加，再乘以所述光流強度的重要性的值獲得局部區(qū)域級的動態(tài)顯著性特征。