申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2021-06-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113361599B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.09.24#实质审查的生效;2021.09.07#公开

摘要：本发明属于视频处理、机器视觉技术领域，公开了一种基于感知特征参量度量的视频时域显著度度量方法，包括如下步骤：步骤1：视频时域运动信息的提取；步骤2：感知特征参量的度量及融合。本发明考虑了视频中五个影响HVS时域感知特性的参量，并分析它们的作用机理，提出相应的概率密度函数，使得能够定量度量这些参量导致的感知显著度与不确定度。本发明提出的利用感知信息论的方法来度量这些参量，将它们映射到统一尺度，解决了异质特征参量融合困难这一问题。本发明提出时域视觉感知显著度度量方法能够达到较好预期效果。

主权项：1.一种基于感知特征参量度量的视频时域显著度度量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：视频时域运动信息的提取：提取影响人眼视觉注意的五个主要特征参量：目标相对运动、背景运动、时域持续时间、运动轨迹上的残差波动强度和相邻帧间预测残差；根据运动目标的大小、运动方向和空时域运动规则度参量的影响，对五个主要感知特征参量的显著度和不确定度进行调节；步骤2：感知特征参量的度量及融合：使用自信息和信息熵度量其感知显著度和感知不确定度，融合后得到时域视觉感知显著度；步骤2.1：利用自信息度量感知显著度，信息熵度量感知不确定度；步骤2.1.1：相对运动同质化；步骤2.1.2：背景运动同质化；步骤2.1.3：时域持续时间同质化；时域持续时间τ与人眼视觉显著性的关系可以使用sigmoid函数来描述：其中a和b均为常数调整因子；利用时域持续时间内目标运动方向的改变量来衡量目标运动是否规则，结合目标运动矢量大小va来调节时域持续时间的显著度，将概率密度函数建模为： 其中，参数α2、β2为大于零的常数；为单位时间内目标运动方向的改变量，Δθt计算方法为： θt,i,j为当前像素i,j的运动矢量方向角，θt-1,p,q为其在t-1帧中的最佳匹配位置p,q的运动矢量角；使用κt-1,p,q来描述运动匹配点在t-1帧是否存在，若匹配点存在则κt-1,p,q＝1，否则为0；因此，利用这两个参量调节后，时域持续时间的视觉感知显著度计算公式为： 步骤2.1.4：残差波动强度同质化；步骤2.1.5：帧间预测残差同质化；步骤2.2：将相同纲量的五个感知特征参量融合得到时域感知显著度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于感知特征参量度量的视频时域显著度度量方法

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