[2015]Consistent Video Saliency Using Local Gradient Flow Optimization and Global Refinement
本文提出了一種時空顯著性檢測方法，基於梯度流場和能量優化函數來檢測視頻中的顯著區域。所提出的梯度流場包括兩個不同的特徵：1）幀內邊界信息和2）幀間運動信息。然後，使用從梯度流場估計的前景和背景信息引入局部和全局對比度顯著性測量。這些增強的對比度顯著性提示均勻地突出整個對象。進一步提出了一種新的能量函數，以促進輸出顯著性圖的時空一致性。本算法主要包含三步：顯著性估計，顯著線索精化，時空顯著性優化。
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