视觉注意驱动的基于混沌分析的运动检测方法

摘要

提出了视觉注意驱动的基于混沌分析的运动检测方法(MDSA).MDSA首先基于视觉注意机制提取图像的显著区域,而后对显著区域进行混沌分析以检测运动目标.算法技术路线为:首先根据场景图像提取多种视觉敏感的底层图像特征;然后根据特征综合理论将这些特征融合起来得到一幅反映场景图像中各个位置视觉显著性的显著图;而后对显著性水平最高的图像位置所在的显著区域运用混沌分析的方法进行运动检测;根据邻近优先和返回抑制原则提取下一最显著区域并进行运动检测,直至遍历所有的显著区域.本文对传统的显著区域提取方法进行了改进以减少计算量:以邻域标准差代替center-surround算子评估图像各位置的局部显著度,采用显著点聚类的方法代替尺度显著性准则提取显著区域;混沌分析首先判断各显著区域的联合直方图(JH)是否呈现混沌特征,而后依据分维数以一固定阈值对存在混沌的JH中各散点进行分类,最后将分类结果对应到显著区域从而实现运动分割.MDSA具有较好的运动分割效果和抗噪性能,对比实验和算法开销分析证明MDSA优于基于马塞克的运动检测方法(MDM).