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摘要
本发明公开了一种区域分割的视频显著性检测方法,主要解决现有视频显著性检测方法检测准确率低的问题,其步骤是：1.对视频帧进行线性迭代聚类,得到超像素块,提取超像素块静态特征；2.利用变分光流法,得到超像素块的动态特征；3.将静态特征和动态特征进行融合得到特征矩阵,再对特征矩阵进行K-means聚类；4.对每一类分别进行线性回归模型训练,得到回归模型,5.用回归模型重建测试集样本与显著性程度的映射关系得到测试集超像素块的显著值,进而得到测试序列的显著图。本发明相较于传统的视频显著性算法,增强了特征空间和时间表征能力,降低了光照对检测效果的影响,可用于视频目标跟踪、视频分割的前期预处理。
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