圖像及視頻顯著性檢測(cè)方法的研究

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1、學(xué)校代碼：１Ｕ１８４？分類號(hào)：ＴＰ３９１．４工學(xué)碩士學(xué)位論文圖像及視頻顯著性檢測(cè)方法的研究ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＩＭＡＧＥＡＮＤＶＩＤＥＯＳＡＬＩＥＮＣＹＤＥＴＥＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤｉｔ方志明計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)延邊大學(xué)１１４學(xué)校代碼：０８？分類號(hào)：ＴＰ３９１．４工學(xué)碩士學(xué)位論文圖像及視頻顯著性檢測(cè)方法的研究ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＩＭＡＧＥＡＮＤＶＩＤＥＯＳＡＬＩＥＮＣＹＤＥＴＥＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤ方志明計(jì)其機(jī)應(yīng)用技術(shù)延邊大學(xué)國內(nèi)圖書分類號(hào)：ＴＰ３９１．４密級(jí)：公開國際圖書分類號(hào)（

2、ＵＤＣ）：學(xué)號(hào)：２０１５０１０４５６工學(xué)碩士學(xué)位論文圖像及視頻顯著性檢測(cè)方法的研究碩士研究生：方志明導(dǎo)師：金璟璇副教授申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)所在單位：工學(xué)院答辯日期：２０１８年５月１９日授予學(xué)位單位：延邊大學(xué)＞ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＰ３９１．４ＵＤＣ：’ＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＭａｓｔｅｒｓＤｅｇｒｅｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＩＭＡＧＥＡＮＤＶＩＤＥＯＳＡＬＩＥＮＣＹＤＥＴＥＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＣ

3、ａｎｄｉｄａｔｅ：ＦａｎｇＺｈｉｍｉｎｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆ．ＪｉｎＪｉｎｘｕａｎｐｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｐｅｃｉａｌｉｔ：ＣｏｍｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｙｐｇｙＡｆｆｉｌｉａｔｉｏｎ：ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａ２０１８ＤａｔｅｏｆＤｅｆｅｎｃｅ：Ｍｙ，Ｄｅｇｒｅｅ－Ｃｏｎｆｅｒｒｉｎｇ－Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ：ＹａｎｂｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ本論文已

4、達(dá)到工學(xué)碩士學(xué)位論文要求－答辯委員會(huì)主席Ｐ拳：（朗￣寧一？卜：／賭￡Ｉ答辯委員會(huì)委員崔榮赫）．乂．Ｊ．＾答辯委員會(huì)委員態(tài)繼ｔｇｙ答辯委員會(huì)委員金璟璇（?。崳姶疝q委員會(huì)委員懷麗波（?。崳娯疝q委員會(huì)委員＃赫（?。崳娧舆叴髮W(xué)２０１８年５月１９日學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明。本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文系本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立完成的研究成果盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)記和致謝的部分外，，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果也不包含本人為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料一同工作的同事對(duì)本。與我研究所做的任何貢獻(xiàn)

5、均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。一切責(zé)任和后果。本人如違反上述聲明，愿意承擔(dān)由此引發(fā)的１＾￣貧研究生簽名：日期：２０１８年５月２８日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的學(xué)位論文，學(xué)校有權(quán)保存其電子和紙制文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上。網(wǎng)公布本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。對(duì)于保密論文，按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理本學(xué)位論文屬于：１．保密□，在年解密后適用于本聲明；２．不保密０。故研究生簽名導(dǎo)師簽名：日期：２０１８年５月２８日延邊大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨

6、著互聯(lián)網(wǎng)和圖像采集設(shè)備的快速發(fā)展，數(shù)字視頻及圖像的數(shù)量呈爆發(fā)式增長?？焖僮詣?dòng)化處理海量影像，并從中自動(dòng)提取出有效信息已經(jīng)成為計(jì)一算機(jī)視覺領(lǐng)域的個(gè)關(guān)鍵問題。受到人類視覺系統(tǒng)的選擇性注意機(jī)制的啟發(fā)，將這一顯著性的計(jì)算模型可以使計(jì)算機(jī)制引入到計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，建立視覺、機(jī)自動(dòng)過濾場(chǎng)景畫面中的冗余信息，為后續(xù)的圖像分割圖像及視頻檢索、場(chǎng)景語義理解等視覺信息處理任務(wù)提供有效的參考信息。本文的研宄工作和貢獻(xiàn)主要包括：首先，針對(duì)自底向上和自頂向下方法的不足，結(jié)合生物底層視覺特性和－，ｅｓｔａｌｔ視覺心理學(xué)理論高層先驗(yàn)知識(shí)即格式塔（Ｇ），并利用Ｆ范數(shù)的最小化約束一

7、，提出了種圖像顯著性檢測(cè)算法。一其次，ＳＶＤＳｉｎｕｌａｒＶａｌｕｅ，面向交通場(chǎng)景提出了種基于奇異值分解（，ｇＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）的交通場(chǎng)景顯著性檢測(cè)算法。最后，將圖像顯著性檢測(cè)算法拓展到視頻場(chǎng)景中，提出了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)顯著性檢測(cè)算法和融合算法。針對(duì)多幀視頻圖像，采用改進(jìn)的光流法對(duì)運(yùn)動(dòng)目。標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，并通過光流點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)幅度衡量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的顯著性利用視覺對(duì)色系敏感度的差異及視覺對(duì)運(yùn)動(dòng)和靜止敏感度的差異特性，將前兩個(gè)步驟得一畫面中分別采用孟塞