圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)方法研究.pdf

1、長(zhǎng)期以來(lái)圖像顯著性研究都是人類視覺(jué)研究的一個(gè)重要組成部分，對(duì)于它的研究存在于神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的交叉領(lǐng)域。在計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究領(lǐng)域里，模擬人眼的認(rèn)知過(guò)程，分析并標(biāo)記顯著性區(qū)域是其研究的主要任務(wù)。顯著性的研究結(jié)論被廣泛利用在圖像壓縮、圖像分割、物體識(shí)別等相關(guān)領(lǐng)域。
　　本文首先簡(jiǎn)單分析介紹了圖像顯著性研究基本概況，簡(jiǎn)述其發(fā)展歷史和研究背景，對(duì)主流的研究方法進(jìn)行分類梳理，展示了整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展過(guò)程。從而在明確了該研究領(lǐng)域的

2、研究方法和方向的前提下進(jìn)行進(jìn)一步的探究。
　　最后在前人研究的基礎(chǔ)上，本文提出一個(gè)結(jié)合傳統(tǒng)對(duì)比假設(shè)和流形排序兩步驟組成的顯著性算法。在用超像素分割算法將圖像分解為大小相似、結(jié)構(gòu)規(guī)則且保留邊緣信息的超像素塊前提下。第一個(gè)步驟在傳統(tǒng)的對(duì)比假設(shè)獲得的顯著圖基礎(chǔ)上，使用顯著中心聚攏優(yōu)化，并利用動(dòng)態(tài)閾值分割方法將圖像二分，標(biāo)記顯著區(qū)域。第二個(gè)步驟，利用Floyd算法獲得的最短路徑，在圖像上構(gòu)建無(wú)向圖模型，并應(yīng)用流形排序算法在其上依據(jù)標(biāo)記的顯