融合空时显著性的运动目标检测方法

针对视频中显著性的运动目标检测问题,为解决显著性在运动目标检测中存在空时显著性简单融合和忽略时间显著性的问题,提出一种用人类视觉特性的运动目标检测方法.改进方法以提取的图像空间特征为基础,生成空间显著图,利用核密度估计,计算时间显著图;对空间显著性和时间显著性进行所占权重的计算,根据所计算的权值进行空间、时间显著图融合,生成空时显著图,得到检测出的运动目标.实验结果表明,改进方法能准确、快速地检测出运动目标,减少计算时间,提高检测目标的准确率.     

一种动态场景中的视觉注意区域检测方法

利用心理学中有关视觉注意的研究成果,提出一种新的动态场景中的视觉注意区域检测算法.该算法利用视觉对场景的感知的特点,以特征点轨迹作为运动特征,计算特征点运动的显著性,并用运动显著的特征点作为"种子",结合空间分割方法产生运动显著图.为了兼顾静态场景,则利用颜色和亮度作为特征,以center-surround反差模型获得图像的静态显著图. 最后提出一种基于运动优先思想的方法将运动和空间显著图进行动态融合,生成视觉注意区域.与以往方法相比,该方法生成的视觉注意区域较为完整,并且具有更好的抗噪性.实验结果证明了该方法的有效性和稳定性.     

基于空时显著性感知的运动目标检测方法*

从视觉系统生理结构出发,对Itti视觉注意力模型进行了改进,融入运动特征,提出了一种基于视觉空时显著性感知的运动目标检测方法。首先提取图像的空间特征,形成空间显著图;然后利用相邻帧图像的全局运动、局部运动和相对运动,确定运动目标与背景的运动差异,形成运动显著图,并且对各显著区的空间特征和运动特征进行融合形成空时显著图,检测出运动目标。理论分析和实验结果表明,该方法能快速、准确地发现目标,减少目标的截获时间,提高目标跟踪性能。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

复杂扰动背景下时空特征动态融合的视频显著性检测

现有的运动目标显著性提取算法对具有树枝摇晃、水波荡漾等复杂扰动背景的视频处理效果较差,无法排除背景对显著目标提取的干扰.针对此类视频,提出一种基于时空显著性信息动态融合的目标提取算法.在空间上,利用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法计算重建误差,得到每帧图像上完整的显著目标;在时间上,考虑到显著目标内部各像素具有运动一致性的特点,利用连续多帧图像的运动估计引入运动熵来表征,同时利用中心周边差的机制来区分目标和背景的运动;最后由于人的视觉系统对运动信息更敏感,根据时间显著性的大小设置动态权重进行时空显著性融合,得到最终能兼顾动静两种情况的视频显著图.在4个视频数据库上的实验结果表明,该方法能够较好地抑制复杂扰动背景对于运动显著目标提取的干扰,优于对比方法.     

融合时空信息的运动目标检测算法

传统运动目标检测算法在处理诸如树叶晃动、水面波纹等动态场景时效果不理想。为此,针对动态场景下所存在的背景扰动问题,提出一种融合时间和空间信息的运动目标检测算法。该算法通过增量式主成分分析提取空间上图像的背景信息,结合三帧差分法所提取的时域信息进行融合决策以提取运动目标。实验结果表明,该算法能够在动态场景中有效提取运动目标,且检测结果优于混合高斯模型算法。     

基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测

针对移动镜头下的运动目标检测中的背景建模复杂、计算量大等问题,提出一种基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测方法,在避免复杂的背景建模的同时实现准确的运动目标检测。该方法通过模拟人类视觉系统的注意机制,分析相机平动时场景中背景和前景的运动特点,计算视频场景的显著性,实现动态场景中运动目标检测。首先,采用光流法提取目标的运动特征,用二维高斯卷积方法抑制背景的运动纹理;然后采用直方图统计衡量运动特征的全局显著性,根据得到的运动显著图提取前景与背景的颜色信息;最后,结合贝叶斯方法对运动显著图进行处理,得到显著运动目标。通用数据库视频上的实验结果表明,所提方法能够在抑制背景运动噪声的同时,突出并准确地检测出场景中的运动目标。     

一种基于目标先验信息的视觉跟踪算法

针对运动目标跟踪过程中出现的遮挡问题,提出了基于目标先验信息的视觉显著性遮挡目标跟踪算法。在粒子滤波框架下,利用目标先验信息生成视觉显著图,并根据粒子区域颜色特征与目标颜色特征模板之间的相似度来判断遮挡情况。当遮挡发生时,提高特征融合公式中显著性特征的融合权重,从而充分利用目标未被遮挡部分信息来完成跟踪。实验结果表明,利用目标先验信息的目标跟踪算法能显著提升跟踪遮挡目标的鲁棒性。     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

自动特征选择和加权的图像显著区域检测

视觉显著性度量是图像显著区域提取中的一个关键问题,现有的方法主要根据图像的底层视觉特征,构造相应的显著图。不同的特征对视觉显著性的贡献是不同的,为此提出一种能够自动进行特征选择和加权的图像显著区域检测方法。提取图像的亮度、颜色和方向等特征,构造相应的特征显著图。提出一种新的特征融合策略,动态计算各特征显著图的权值,整合得到最终的显著图,检测出图像中的显著区域。在多幅自然图像上进行实验,实验结果表明,该方法在运算速度和检测效果方面都取得了不错的效果。     

Object motion detection using information theoretic spatio-temporal saliency

This paper proposes to employ the visual saliency for moving object detection via direct analysis from videos. Object saliency is represented by an information saliency map (ISM), which is calculated from spatio-temporal volumes. Both spatial and temporal saliencies are calculated and a dynamic fusion method developed for combination. We use dimensionality reduction and kernel density estimation to develop an efficient information theoretic based procedure for constructing the ISM. The ISM is then used for detecting foreground objects. Three publicly available visual surveillance databases, namely CAVIAR, PETS and OTCBVS-BENCH are selected for evaluation. Experimental results show that the proposed method is robust for both fast and slow moving object detection under illumination changes. The average detection rates are 95.42% and 95.81% while the false detection rates are 2.06% and 2.40% in CAVIAR (INRIA entrance hall and shopping center) dataset and OTCBVS-BENCH database, respectively. The average processing speed is 6.6 fps with frame resolution 320×240 in a typical Pentium IV computer.     

动态背景下空时特性均显著的运动目标检测

从序列图像中提取变化区域是运动检测的主要作用,动态背景的干扰严重影响检测结果,使得有效性运动检测成为一项困难工作。受静态图像显著性检测启发,提出了一种新的运动目标检测方法,采用自底向上与自顶向下的视觉计算模型相结合的方式获取图像的空时显著性：先检测出视频序列中的空间显著性,在其基础上加入时间维度,利用改进的三帧差分算法获取具有运动目标的时间显著性,将显著性目标的检测视角由静态图像转换为空时性均显著的运动目标。实验和分析结果表明：新方法在摄像机晃动等动态背景中能较准确检测出空时均显著的运动目标,具有较高的鲁棒性。     

融合双目多维感知特征的立体视频显著性检测

目的 立体视频能提供身临其境的逼真感而越来越受到人们的喜爱,而视觉显著性检测可以自动预测、定位和挖掘重要视觉信息,可以帮助机器对海量多媒体信息进行有效筛选。为了提高立体视频中的显著区域检测性能,提出了一种融合双目多维感知特性的立体视频显著性检测模型。方法 从立体视频的空域、深度以及时域3个不同维度出发进行显著性计算。首先,基于图像的空间特征利用贝叶斯模型计算2D图像显著图;接着,根据双目感知特征获取立体视频图像的深度显著图;然后,利用Lucas-Kanade光流法计算帧间局部区域的运动特征,获取时域显著图;最后,将3种不同维度的显著图采用一种基于全局-区域差异度大小的融合方法进行相互融合,获得最终的立体视频显著区域分布模型。结果 在不同类型的立体视频序列中的实验结果表明,本文模型获得了80%的准确率和72%的召回率,且保持了相对较低的计算复杂度,优于现有的显著性检测模型。结论 本文的显著性检测模型能有效地获取立体视频中的显著区域,可应用于立体视频/图像编码、立体视频/图像质量评价等领域。     

融合目标增强与稀疏重构的显著性检测

目的 为了解决图像显著性检测中存在的边界模糊,检测准确度不够的问题,提出一种基于目标增强引导和稀疏重构的显著检测算法（OESR）。方法 基于超像素,首先从前景角度计算超像素的中心加权颜色空间分布图,作为前景显著图;由图像边界的超像素构建背景模板并对模板进行预处理,以优化后的背景模板作为稀疏表示的字典,计算稀疏重构误差,并利用误差传播方式进行重构误差的校正,得到背景差异图;最后,利用快速目标检测方法获取一定数量的建议窗口,由窗口的对象性得分计算目标增强系数,以此来引导两种显著图的融合,得到最终显著检测结果。结果 实验在公开数据集上与其他12种流行算法进行比较,所提算法对具有不同背景复杂度的图像能够较准确的检测出显著区域,对显著对象的提取也较为完整,并且在评价指标检测上与其他算法相比,在MSRA10k数据集上平均召回率提高4.1%,在VOC2007数据集上,平均召回率和F检验分别提高18.5%和3.1%。结论 本文提出一种新的显著检测方法,分别利用颜色分布与对比度方法构建显著图,并且在显著图融合时采用一种目标增强系数,提高了显著图的准确性。实验结果表明,本文算法能够检测出更符合视觉特性的显著区域,显著区域更加准确,适用于自然图像的显著性目标检测、目标分割或基于显著性分析的图像标注。     

基于蚁群优化算法的弱光图像显著性目标检测

近年来,显著性目标检测受到工业界和学术界的大量关注,成为了计算机视觉领域中一项重要的基础研究,该问题的解决有助于各类视觉任务取得突破性进展。尽管针对可见光场景的显著性检测工作已经取得了有效成果,但如何在信噪比偏低、可用有效信息匮乏的弱光图像中提取边界清晰、内部结构准确的显著性目标,仍然是具有挑战性的难题。针对弱光场景下显著性目标检测存在边界模糊、结构不完整等造成准确率较低的问题,提出基于蚁群优化（ACO）算法的显著性检测模型。首先,通过多尺度超像素分割将输入图像转换为具有不同节点的无向图;其次,基于最优特征选择策略来更充分地获取低对比度弱光图像中所包含的更多显著目标的特征信息,并摒弃冗余的噪声信息;然后,引入空间对比度策略用于探索弱光图像中具有相对较高对比度的全局显著性线索。而为了在低信噪比情况下也能获取准确的显著性估计,利用ACO算法对显著图进行优化。通过在3个公共数据集（MSRA、CSSD和PASCAL-S）以及夜间弱光图像（NI）数据集上进行实验,可以看出,所提模型在3个公共数据集上的曲线下面积（AUC）值分别达到了87.47%、84.27%和81.58%,在NI数据集上的AUC值比排名第2的低秩矩阵恢复（LR）模型提高了2.17个百分点。实验结果表明,相较于11种主流的显著性检测模型,所提模型具有结构更准确且边界更清晰的检测效果,有效抑制了弱光场景对显著性目标检测性能的干扰。     

运动显著性概率图提取及目标检测

目的 动态场景图像中所存在的静态目标、背景纹理等静态噪声,以及背景运动、相机抖动等动态噪声,极易导致运动目标检测误检或漏检。针对这一问题,本文提出了一种基于运动显著性概率图的目标检测方法。方法 该方法首先在时间尺度上构建包含短期运动信息和长期运动信息的构建时间序列组;然后利用TFT（temporal Fourier transform）方法计算显著性值。基于此,得到条件运动显著性概率图。接着在全概率公式指导下得到运动显著性概率图,确定前景候选像素,突出运动目标的显著性,而对背景的显著性进行抑制;最后以此为基础,对像素的空间信息进行建模,进而检测运动目标。结果 对提出的方法在3种典型的动态场景中与9种运动目标检测方法进行了性能评价。3种典型的动态场景包括静态噪声场景、动态噪声场景及动静态噪声场景。实验结果表明,在静态噪声场景中,F_score提高到92.91%,准确率提高到96.47%,假正率低至0.02%。在动态噪声场景中,F_score提高至95.52%,准确率提高到95.15%,假正率低至0.002%。而在这两种场景中,召回率指标没有取得最好的性能的原因是,本文所提方法在较好的包络目标区域的同时,在部分情况下易将部分目标区域误判为背景区域的,尤其当目标区域较小时,这种误判的比率更为明显。但是,误判的比率一直维持在较低的水平,且召回率的指标也保持在较高的值,完全能够满足于实际应用的需要,不能抵消整体性能的显著提高。另外,在动静态噪声场景中,4种指标均取得了最优的性能。因此,本文方法能有效地消除静态目标干扰,抑制背景运动和相机抖动等动态噪声,准确地检测出视频序列中的运动目标。结论 本文方法可以更好地抑制静态背景噪声和由背景变化（水波荡漾、相机抖动等）引起的动态噪声,在复杂的噪声背景下准确地检测出运动目标,提高了运动目标检测的鲁棒性和普适性。     

中心矩形构图先验的显著目标检测

目的 许多显著目标检测算法侧重从背景角度进行显著性检测,而从前景角度和空间角度进行显著性检测的算法较少,为了解决这个问题,提出了一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测算法。方法 假定目标分布在中心矩形构图线附近。首先,对图像进行超像素分割并构造闭环图;其次,提取中心矩形构图线上的超像素特征,并进行流形排序,获取初始显著值;然后,通过基于中心矩形构图线获取的初始显著值确定中心矩形构图交点显著值和紧凑性关系显著值;最后,融合三者获得最终的中心矩形构图先验显著图。结果 通过MSRA-1000,CSSD,ECSSD,THUS-10000数据集对比验证了中心矩形构图先验算法有较高的准确度和最高的F-measure值,整体效果上优于目前先进的几种算法。且处理单幅图像的平均时间为0.673 s,相比与其他算法也有较大优势。结论 从前景角度和空间角度考虑的中心矩形构图先验的显著目标检测算法相比于传统的算法更加具有鲁棒性,无论图像是复杂的还是简单的,都取得很好的检测效果,充分说明算法的有效性。     

基于背景学习的显著物体检测

目的 显著物体检测的目标是提取给定图像中最能吸引人注意的物体或区域,在物体识别、图像显示、物体分割、目标检测等诸多计算机视觉领域中都有广泛应用。已有的基于局部或者全局对比度的显著物体检测方法在处理内容复杂的图像时,容易造成检测失败,其主要原因可以总结为对比度参考区域设置的不合理。为提高显著物体检测的完整性,提出背景驱动的显著物体检测算法,在显著值估计和优化中充分利用背景先验。方法 首先采用卷积神经网络学习图像的背景分布,然后从得到的背景图中分割出背景区域作为对比度计算参考区域来估计区域显著值。最后,为提高区域显著值的一致性,采用基于增强图模型的优化实现区域显著值的扩散,即在传统k-正则图局部连接的基础上,添加与虚拟节点之间的先验连接和背景区域节点之间的非局部连接,实现背景先验信息的嵌入。结果 在公开的ASD、SED、SOD和THUS-10000数据库上进行实验验证,并与9种流行的算法进行对比。本文算法在4个数据库上的平均准确率、查全率、F-measure和MAE指标分别为0.873 6、0.795 2、0.844 1和0.112 2,均优于当前流行的算法。结论 以背景区域作为对比度计算参考区域可以明显提高前景区域的显著值。卷积神经网络可以有效学习图像的背景分布并分割出背景区域。基于增强图模型的优化可以进一步实现显著值在前景和背景区域的扩散,提高区域显著值的一致性,并抑制背景区域的显著性响应。实验结果表明,本文算法能够准确、完整地检测图像的显著区域,适用于复杂图像的显著物体检测或物体分割应用。     

多角度融合的RGB-D显著检测

显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-D显著检测方法。此方法主要包括三个部分,首先,构建颜色深度特征融合的图模型,为显著计算提供准确的相似度关系;其次,利用区域的紧密度进行全局和局部融合的显著计算,得到相对准确的初步显著图;最后,利用边界连接权重和流形排序进行背景和前景融合的显著优化,得到均匀平滑的最终显著图。在RGBD1000数据集上的实验对比显示,所提出的方法超越了当前流行的方法,表明多个角度互补关系的融合能够有效提高显著检测的准确率。