专利名称：视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法的制作方法
技术领域：
本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性计算方法。
背景技术：
人眼在面对复杂场景时，能够迅速将注意力集中到少数几个比较突出的区域，这些突出的区域被称为视觉显著性区域。视觉显著性算法是通过模拟人眼观察图像的过程，进而提取人眼感兴趣区域，最后得到一幅与视觉关注度相对应的视觉显著性图。通过将图像划分为若干个区域，将这些区域与整幅图像进行对比，度量出各个区域的显著性大小的方法称为全局对比度法。目前国内外研究学者提出了一些基于全局对比度的视觉显著性算法，如 Cheng (参考:Μ.Μ.Cheng, G.X.Zhang, N.J.Mitra, X.Huang and S.M.Hu.Global contrast based salient region detection, IEEE CVPRj pp.409—416，Feb.2011.)提出一种用稀疏直方图比较来计算区域对比度的显著性计算方法，采用区域的颜色信息建立直方图，通过直方图对比来度量区域间的颜色距离，找出整幅图像中与其它区域差异最大的区域为图像的视觉显著性区域。Cheng的方法简单有效，但是由于其只利用了图像的颜色信息，缺少对运动信息的考量，因而不适用于视频中帧图像的显著性计算。Andres (参考:B.Andres, ff.Joachim, F.Christian, K.Timo, S.Christoph.Real-Time optic flow computation with variational methods, ComputerScience, vol.2756，pp.222-229，2003.)提出一种采用变分法来加速光流法的计算效率的方法，光流法是通过检测视频帧图像中像素点的强度随时间的变化，估算出各像素点的移动速度和方向，进而得到各个像素点的运动矢量。本发明用光流法来计算像素点的运动矢量。
发明内容
本发明的目的在于针对 现有技术中存在的缺陷，提出一种视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，该方法能够将不同类型的视频帧图像中的显著对象凸显出来，将非显著性的背景区域抑制下去。为了达到上述目的，本发明的视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其具体步骤如下:
(1)、输入原始视频帧图像，运用均值漂移算法把原始的视频帧图像预分割为JT个区域，；
(2)、计算第Sr个区域的颜色显著性值；
(3)、计算第i个区域的像素点归一化的颜色显著性值；
(4)、计算第个区域的运动显著性值；
(5)、计算第fc个区域的像素点 归一化的运动显著性值；
(6)、计算整幅视频帧图像的颜色和运动的显著性值。上述步骤(2)所述的计算第*个区域的颜色显著性值，其具体步骤如下:(2-1)、将原始视频帧图像中的
权利要求
1.一种视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其具体步骤如下: (1)、输入原始视频帧图像，运用均值漂移算法把原始的视频帧图像预分割为JT 个区域，IiAriI ； (2)、计算第Sr个区域的颜色显著性值； (3)、计算第t个区域的像素点 *归一化的颜色显著性值； (4)、计算第t个区域的运动显著性值； (5)、计算第t个区域的像素点P归一化的运动显著性值； (6)、计算整幅视频帧图像的颜色和运动的显著性值。
2.根据权利要求1所述的视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其特征在于，上述步骤(2)所述的计算第个区域的颜色显著性值，其具体步骤如下: (2-1)、将原始视频帧图像中的及颜色空间的三个颜色分量分别量化成16等分，再将及颜色空间的三个颜色分量组合，组合成163种颜色； (2-2)、统计组合后的163种颜色在视频帧图像上出现的频率，组成全局颜色直方图，记 ； (2-3)、将全局颜色直方图按照频率的高低进行降序排列，然后从前到后选择原始视频帧图像95%以上的颜色出现的频率，将没有被选择的颜色的频率叠加到已选择的最相近的颜色的频率中，选择后的颜色种数为Jf ； (2-4)、分别计算JT个区域的颜色直方图，计算出第=X2X JQ个区域中种颜色出现的频率，分别得到第,K)个区域颜色直方图，记为扣，即，得到I个区域的颜色直方图； (2-5)、分别利用第个区域的颜色直方图与全局颜色直方图比较得出频率的差异，计算第个区域的颜色显著性值，其计算式为:
3.根据权利要求2所述的视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其特征在于，上述步骤(3)所述的计算第Jt个区域中像素点I 归一化的颜色显著性值，其具体步骤如下: (3-1)、计算第fc个区域中像素点归一化前的颜色显著性值，其计算式为:
4.根据权利要求3所述的视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其特征在于，上述步骤(4)所述的计算第t个区域的运动显著性值，其具体步骤如下: (4-1)、采用光流法计算出视频帧图像中`第*个区域的像素点的运动矢量； (4-2)、将JT个区域的各个像素点的运动矢量的幅值归一化，归一化后，再量化成11等分，将JT个区域的各个像素点的运动矢量的方向角量化成8等分，再将各个像素点的运动矢量的幅值和对应的方向角组合，组合成AT = (Il-1)xS+l=81种像素点的运动矢量； (4-3)、统计组合后的JV种运动矢量在视频帧图像上出现的概率，组成全局运动直方图，记为好0.; (4-4)、分别计算JT个区域的运动直方图，计算出第,K)个区域中况种像素点的运动矢量出现的频率，分别得到第Jt个区域的运动直方图，记为IjT，即，得到I个区域的运动直方图； (4-5)、分别利用第个区域的运动直方图与全局运动直方图比较得出频率的差异,计算第= ^个区域的运动显著性值，其计算式为:
5.根据权利要求4所述的视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其特征在于，上述步骤(5)所述的计算第fc个区域中像素点I 归一化的运动显著性值，其具体步骤如下: (5-1)、计算第1:个区域中像素点F归一化前的运动显著性值，其计算式为:
6.根据权利要求5所述的视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其特征在于，上述步骤(6)所述的计算整幅图像的颜色和运动的显著性值，其具体步骤如下: (6-1)、计算第t个区域中像素点P归一化前的颜色和运动的显著性值，其计算式为:
全文摘要
本发明公开了一种视频帧图像中颜色和运动全局对比度的视觉显著性算法，其步骤为(1)输入原始视频帧图像，把原始的视频帧图像预分割为个区域，；(2)计算第个区域的颜色显著性值；(3)计算第个区域的像素点归一化的颜色显著性值；(4)计算第个区域的运动显著性值；(5)计算第个区域的像素点归一化的运动显著性值；(6)计算整幅视频帧图像的颜色和运动的显著性值。该方法将视频帧图像中颜色显著性图和视频帧图像中运动显著性图两个方面融合，计算出视频帧图像中的颜色和运动显著性图，能将视频帧图像中的显著对象凸显出来，将非显著性的背景区域抑制下去，该算法对于不同类型的视频帧图像均能取得较好效果，适合用于视频缩放等应用。
文档编号G06T7/20GK103208125SQ20131008083
公开日2013年7月17日 申请日期2013年3月14日 优先权日2013年3月14日
发明者刘志, 杜欢, 罗书花, 李利娜, 许人杰 申请人:上海大学