基于多特征图像视觉显著性的视频摘要化生成

如何高效提取视频内容即视频摘要化，一直是计算机视觉领域研究的热点。简单通过图像颜色、纹理等特征进行检测已无法有效、完整地获取视频摘要。基于视觉注意力金字塔模型，提出了一种改进的可变比例及双对比度计算的中心-环绕视频摘要化方法。首先，以超像素方法对视频图像序列进行像素块划分以加速图像计算；然后，检测不同颜色背景下的图像对比度特征差异并进行融合；最后，结合光流运动信息，合并静态图像与动态图像显著性结果提取视频关键帧，在提取关键帧时，利用感知哈希函数进行相似性判断完成视频摘要化生成。在Segtrack V2、ViSal及OVP数据集上进行仿真实验，结果表明:所提方法可以有效提取图像感兴趣区域，得到以关键帧图像序列表示的视频摘要。