【摘 要】
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提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法．对单帧图像，受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发，提出了一种层次化的静态显著图检测方法．在底层，通过符合生物
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(批准号:20140101186JC)资助的课题~~
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提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法．对单帧图像，受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发，提出了一种层次化的静态显著图检测方法．在底层，通过符合生物视觉特性的特征图像（双对立颜色特征及亮度特征图像）的非线性简化模型来合成特征图像，形成多个候选显著区域；在中层，根据矩阵的最小Frobenius-范数（F-范数）性质选取竞争力最强的候选显著区域作为局部显著区域；在高层，利用Gestalt视觉心理学的核心理论，对在中层得到的局部显著区域进行整合，得到具有整体感知的空域显著图．对序列帧
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