1.一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先，输入原始视频帧，并求取原始视频帧的超像素图像，根据每一个超像素图像分别求取空间边缘图ESk，运动边界图MSk，空间颜色显著图CSk；

S2、其次，对得到的空间颜色显著图CSk进行平滑处理，然后集成平滑之后的颜色显著图CSk，运动边界图MSk和空间边缘图ESk得到低水平的时空显著图Hk；

S3、再次，对每一幅图像，构造一个无向加权图 Vk表示超像素节点，εk表示节点对之间的链路，计算权重 根据到图像边界的最短测地线距离，计算前景概率为S4、最后，对于每对相邻视频帧，构造一个无向加权图 对于每一帧，通过具有自适应阈值的前景概率 将帧Lk分解为背景区域Dk和对象区域Ok,最后在无向加权图 的基础上，计算得到最后的显著图。

2.根据权利要求1所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述步骤S1中求取的空间颜色显著图CSk是通过集成颜色边缘连通性Bdc(i)、颜色稀有性Comp(i)和颜色紧凑性Rar(Pik)得到的，

3.根据权利要求2所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述颜色边缘连通性Bdc(i)通过以下公式计算，式中，len(i)表示图像中近似目标区域边缘上的像素数目，area(i)表示近似目标区域面积。

4.根据权利要求2所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述颜色稀有性Comp(i)通过以下公式计算，式中， 表示超像素 中所有像素的平均值；mpos(i)代表了目标区域中所有像素的平均值；K表示近似目标区域i中的超像素数目。

5.根据权利要求2所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述颜色紧凑性Rar(Pik)通过以下公式计算，式中，N表示图像中的超像素数目，式中 表示距离加权系数， 表

示两个超像素之间的距离。

6.根据权利要求1所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述步骤S2中平滑处理的过程如下：式中，ct,i表示第t个视频帧中第i个超像素的平均RGB颜色值， 表示满足||pt,i,pk,j||≤θ的空间局部邻域，σ控制平滑强度。ck,j表示第k个视频帧中第j个超像素的平均RGB颜色值， 表示第k帧中第j个超像素的颜色显著性， 表示第t帧中第i个超像素平滑之后的颜色显著性,pt,i表示第t帧中第i个超像素的中心位置，pk,j表示第k帧中第j个超像素的中心位置。

7.根据权利要求1所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述步骤S3中对每个超像素，根据到图像边界的最短测地线距离，计算前景概率式中，沿着帧Lk四条边界的超像素表示为G,在图 中， 表示第n帧图像中的第k个超像素，任意两个超像素之间的测地线距离定义为图 上沿其最短路径的累积边权：式中，Cv1,v2(p)表示连接节点V1,V2的路径，Wk表示图 的权重矩阵，每一帧的前景概率归一化为[0,1]， 表示超像素 和 之间的测地线距离。

8.根据权利要求1所述一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，其特征在于：所述步骤S4中计算最后的时空显著图 如下：式中， 表示第n帧中的第k个超像素，D表示相邻两帧的背景区域， 表示构造的帧间图。