MATLAB实现的四维傅里叶变换视频显著性特征提取系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，通过四维傅里叶变换处理视频数据，有效分析频域特征并检测时空突变，提升视频显著性区域识别的准确性和效率。

详 情 说 明

基于四维傅里叶变换的视频显著性特征提取系统

项目介绍

本项目是一个利用MATLAB实现的视频显著性特征提取系统，核心在于应用四维傅里叶变换技术对包含时间维度的视频数据进行分析。系统通过对视频序列进行四维频域分析，能够有效检测时空突变点（奇异点），并融合颜色、亮度和运动信息提取视频帧中的显著性区域。最终输出包括显著性热力图、特征点坐标、时间演化轨迹等多种分析结果，为视频内容理解和动态场景分析提供技术支持。

功能特性

• 四维频域分析：实现对视频数据（高度×宽度×颜色通道×时间帧）的四维快速傅里叶变换（4D-FFT），深入分析其频域特征。
• 突变点检测：基于频域分析，精准检测视频在空间和时间维度上的突变点（奇异点）。
• 显著性区域提取：综合颜色、亮度和运动信息，通过多特征融合算法提取每帧视频中的显著性区域。
• 运动特征分析：支持对视频序列进行时间维度的运动特征分析与追踪。
• 结果可视化：生成显著性热力图，并可将特征点标记叠加于原始视频帧上进行直观显示。
• 灵活输入支持：支持多种常见视频格式（如avi, mp4, mov）以及PNG、JPG格式的图像序列文件夹作为输入。

使用方法

1. 准备输入数据：准备一个视频文件或包含图像序列的文件夹。确保数据可被读取为四维矩阵（高度×宽度×颜色通道×时间帧）。
2. 配置参数（可选）：根据需要，在代码中修改相关参数，如颜色空间选择、运动检测阈值等。
3. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序文件。程序将自动进行四维傅里叶变换、特征分析和显著性检测。
4. 获取输出结果：程序执行完毕后，将在指定目录生成如下结果：

* 各视频帧对应的显著性热力图。 * 检测到的特征点（突变点、显著性点）的空间坐标数据。 * 特征点随时间演化的轨迹分析结果。 * 四维频域特征的统计分析报告。 * 带有特征点标记的原视频/图像序列叠加可视化结果。 * 包含特征点坐标和显著性评分的数据表格文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox (具体版本依赖请参考代码实际调用)

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程。其主要作用包括：协调整个系统的执行流程，调用视频或图像序列读取模块，实现四维傅里叶变换计算，执行频域特征分析与奇异点检测，进行多特征融合的显著性区域提取，完成时间维度的运动分析，并最终控制所有结果（如热力图、特征坐标、分析报告等）的生成与输出。