Incorporation of multi-dimensional binocular perceptual characteristics to detect stereoscopic video saliency
Yang Zhou, HE Yong-jian, Xianghong Tang, Yu Lu, Gangyi Jiang · Journal of Image and Graphics · 2017
立体视频能提供身临其境的逼真感而越来越受到人们的喜爱，而视觉显著性检测可以自动预测、定位和挖掘重要视觉信息，可以帮助机器对海量多媒体信息进行有效筛选。为了提高立体视频中的显著区域检测性能，提出了一种融合双目多维感知特性的立体视频显著性检测模型。 从立体视频的空域、深度以及时域3个不同维度出发进行显著性计算。首先，基于图像的空间特征利用贝叶斯模型计算2D图像显著图；接着，根据双目感知特征获取立体视频图像的深度显著图；然后，利用Lucas-Kanade光流法计算帧间局部区域的运动特征，获取时域显著图；最后，将3种不同维度的显著图采用一种基于全局-区域差异度大小的融合方法进行相互融合，获得最终的立体视频显著区域分布模型。 在不同类型的立体视频序列中的实验结果表明，本文模型获得了80%的准确率和72%的召回率，且保持了相对较低的计算复杂度，优于现有的显著性检测模型。 本文的显著性检测模型能有效地获取立体视频中的显著区域，可应用于立体视频/图像编码、立体视频/图像质量评价等领域。