基于貝葉斯推理的多線索視覺(jué)注意模型及其遙感影像目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、隨著空間探測(cè)技術(shù)、傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,可獲取遙感影像的空間分辨率逐步提高,數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大,由于硬件處理?xiàng)l件的限制,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理能力與海量遙感影像數(shù)據(jù)嚴(yán)重不匹配,所以如何在海量數(shù)據(jù)中找到少量感興趣的區(qū)域,利用有限的處理能力進(jìn)行優(yōu)先處理,達(dá)到資源的合理分配是遙感領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。
　　每當(dāng)睜開眼睛,大腦就會(huì)接收大量外界景物的影像信息,然而大腦的處理能力有限,無(wú)法并行處理所有信息,所以視覺(jué)系統(tǒng)采用視覺(jué)選擇性注意機(jī)制從大量視覺(jué)信息中快

2、速選擇出少量而重要的視覺(jué)信息,并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)先處理,以減少計(jì)算復(fù)雜度。可以看出研究大腦的視覺(jué)注意機(jī)制對(duì)于遙感影像處理有著重要的意義。
　　大多數(shù)的視覺(jué)注意模型都是在Itti經(jīng)典模型基礎(chǔ)上的改進(jìn),然而它們有個(gè)共性的問(wèn)題在于顯著圖的獲取都是采用將各特征圖通過(guò)某種方式簡(jiǎn)單的線性疊加在一起,顯然,這種獲取方式并不符合生物機(jī)制。神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)大腦是以一種貝葉斯推理的方式進(jìn)行視覺(jué)感知的,所以如何構(gòu)建符合生物學(xué)機(jī)理的貝葉斯模型成

3、為視覺(jué)注意研究的新方向。Chikkerur在2010年提出了一個(gè)貝葉斯集成的框架,將自頂向下與自底向上的信息用推理的方式進(jìn)行結(jié)合,成功模擬了多種視覺(jué)注意現(xiàn)象,但是該框架有一個(gè)缺點(diǎn),它將各個(gè)特征同等對(duì)待,如它認(rèn)為“紅色”與“黃色”的關(guān)系與“紅色”與“方形”的關(guān)系相同,但實(shí)際上,這兩種關(guān)系的相關(guān)性肯定存在差異。
　　本文在Chikkerur模型的基礎(chǔ)上,引入了視覺(jué)線索的概念,結(jié)合新的神經(jīng)科學(xué)研究成果,提出了一個(gè)基于貝葉斯推理的多線索視

4、覺(jué)注意模型,模型主要包括兩個(gè)部分,即多種視覺(jué)線索的提取部分和集成自頂向下與自底向上的貝葉斯推理部分。實(shí)驗(yàn)主要關(guān)注了3種視覺(jué)線索:形狀、顏色和上下文,并將視覺(jué)線索按照其發(fā)揮作用的視覺(jué)通路進(jìn)行分配。其中形狀線索和顏色線索作為目標(biāo)相關(guān)的線索,發(fā)生在腹側(cè)通路上,輸出的是自底向上的特征圖;上下文線索與空間位置相關(guān),發(fā)生在背側(cè)通路上,提供的是空間位置的先驗(yàn)。將第一部分各線索的輸出作為第二部分的輸入,傳入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,從而將顯著圖的獲取轉(zhuǎn)換為了求后