基于視覺(jué)顯著性的視頻關(guān)鍵幀提取與幀速率上轉(zhuǎn)換.pdf

1、視頻的顯著性描述已成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本文在視覺(jué)顯著性的基礎(chǔ)上，總結(jié)和拓展了兩個(gè)基于視頻顯著性描述的視頻處理技術(shù)——適合于監(jiān)控視頻的關(guān)鍵幀提取以及視頻幀速率上轉(zhuǎn)換。
　　視頻關(guān)鍵幀提取技術(shù)能夠?yàn)榭焖僬莆找曨l內(nèi)容提供一種有效的手段。特別是隨著人們對(duì)社會(huì)治安要求的不斷提高，監(jiān)控視頻得到廣泛的應(yīng)用隨之產(chǎn)生大量的視頻冗余數(shù)據(jù)，能夠在大量的冗余數(shù)據(jù)中快速檢索出監(jiān)控視頻中人們感興趣的內(nèi)容變的很有必要；視頻幀速率提升能夠提高現(xiàn)有的

2、視頻節(jié)目源的幀率以獲得更好的視覺(jué)效果，滿足人們不斷提高的生活質(zhì)量的需求。本文在對(duì)視頻關(guān)鍵幀提取以及視頻幀速率上轉(zhuǎn)換兩部分內(nèi)容的基本概念、原理進(jìn)行闡述后，提出了一種通過(guò)構(gòu)建監(jiān)控視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顯著性的方法來(lái)提取視頻的關(guān)鍵幀以及一種融合視頻顯著性的視頻幀速率上轉(zhuǎn)換算法，主要工作如下：
　?。?）提出了一種新的適合于監(jiān)控視頻的關(guān)鍵幀提取方法。具體的工作內(nèi)容如下：第一，為監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)構(gòu)建一種新的視覺(jué)注意力模型，該視覺(jué)注意力模型綜合了

3、圖像的底層特征以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的膚色置信圖，多種特征的綜合克服了單一特征不能完整表達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息的問(wèn)題；第二，由于本文處理對(duì)象針對(duì)監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，因此提取出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以為視頻后處理操作如人臉超分辨重建等提供目標(biāo)樣本，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的關(guān)鍵幀提取算法能夠快速掌握監(jiān)控視頻中的行人信息，且能夠?yàn)橐曨l后處理提供有效的樣本服務(wù)。
　　（2）提出了一種融合視頻顯著性的幀速率提升算法。這種處理方法能夠?qū)θ搜鄹雨P(guān)注的區(qū)域的候選運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行

4、更加精細(xì)化的處理。相較于原始的雙重運(yùn)動(dòng)估計(jì)（dual motion estimation，DME）算法，具體改進(jìn)為引入動(dòng)態(tài)紋理表示的視頻動(dòng)態(tài)顯著性來(lái)判斷每個(gè)處理塊的顯著性程度，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值將處理塊按照閾值分為高于閾值的部分和低于閾值的部分，并對(duì)高于顯著性閾值的塊進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量細(xì)化（motion vector refinement，MVR）處理，低于閾值的塊進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量連續(xù)性處理（motion vector consistency，