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目的 由于光流估算的缺陷、噪声干扰以及现有运动注意力模型的局限性,导致运动注意力计算结果不能准确反映运动的显著性特征,制约了运动显著图的进一步应用。为提高运动注意力计算的准确性,提出一种基于时—空多尺度分析的运动注意力计算方法。
方法 该方法根据视觉运动注意力来自于时—空运动反差的注意力形成机理构建运动注意力模型;通过时间尺度滤波去除噪声影响;鉴于视觉观测对尺度的依赖性,通过对视频帧的多尺度分解,在多个空间尺度进行运动注意力的计算,根据宏块像素值的相关系数大小对低尺度、中低尺度和原始尺度的运动注意力计算结果进行融合,得到最终的运动注意力显著图。
结果 对多个视频测试序列的测试,测试结果表明,本文方法比同类方法更能真实有效地反映出视频场景中的运动显著性特征,大大提高了运动显著图的准确性。
结论 为有效提高运动注意力计算不准确的问题,提出一种基于时—空多尺度分析的运动注意力计算方法,对于不同复杂视频运动场景,该方法能明显增强运动注意力计算的准确性,为视觉运动注意力的进一步应用奠定了良好基础。… …
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