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本发明公开了一种基于空域、频域、时域的夜间视频序列显著性检测方法,包括如下步骤:针对空域显著性检测,将视频帧分割成超像素,计算其局部和全局协方差矩阵;针对频域显著性检测,调整幅度谱并与原始相位谱组合再执行快速傅里叶逆变换;针对时域显著性检测,通过增量学习以更新高维视频流中的背景模型,通过背景差分法获得运动目标;将空域显著图、频域显著图和时域显著图进行动态权重融合,得到整个图像的显著图。本发明通过多模态融合策略使空间域、频率域和时间域可以互相补充和约束,最大程度地提高了显著物体检测的效率,能够高效
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113449658 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 202110756534.7
(22)申请日 2021.07.05
(71)申请人 四川师范大学
地址
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