摘要：針對(duì)目前大多數(shù)視頻顯著性檢測(cè)中背景復(fù)雜以及顯著目標(biāo)邊緣模糊、顯著目標(biāo)內(nèi)部存在空洞不能一致高亮的問(wèn)題,提出了一種基于動(dòng)靜態(tài)邊緣和自適應(yīng)融合的視頻顯著性檢測(cè)算法。該算法利用靜態(tài)邊緣和運(yùn)動(dòng)邊緣信息融合后初步定位顯著目標(biāo),并對(duì)其進(jìn)行一系列平滑操作獲得目標(biāo)的精確邊緣然后計(jì)算梯度獲得初始顯著圖。然后,考慮前一幀對(duì)當(dāng)前幀的有效性約束,計(jì)算相鄰兩幀的顏色直方圖進(jìn)而得到兩幀的相似度,由相似度決定兩幀在自適應(yīng)融合時(shí)各自的比重,得到當(dāng)前幀的最終顯著圖。在公開視頻顯著性數(shù)據(jù)集ViSal上算法F值接近0.8,MAE接近0.06,表明該方法性能優(yōu)于目前主流算法,對(duì)復(fù)雜背景有較強(qiáng)魯棒性,同時(shí)能夠快速、清晰而準(zhǔn)確地提取出視頻序列中的顯著性目標(biāo)。