視覺選擇性注意機制的研究及其在圖像壓縮中的應用.pdf

1、主動視覺是人類視覺研究的熱點和發(fā)展方向，主動視覺核心內容是：為了完成給定視覺任務，如何主動、智能、有選擇地來獲取視覺信息；從計算觀點來說，就是建立視覺選擇性注意機制的計算模型，對圖像數(shù)據(jù)進行顯著性度量。 在面向圖像信息處理的視覺選擇性注意機制的研究中主要存在三個方面的問題：如何從總體上設計一個實用的引入視覺注意機制的圖像信息處理方法？如何從圖像中找到符合人類視覺機制的注意焦點？如何將視覺注意機制應用于計算機圖像信息處理之中？本文

2、主要針對這些問題展開研究，并取得了一些有價值的研究成果。本文主要研究內容包括： (1)面向視頻圖像序列的視覺注意計算模型的研究。針對動態(tài)視覺場景，建立了一個面向視頻圖像序列的基于目標跟蹤視覺注意計算模型。本文首先指出了Itti模型在動態(tài)場景中速度慢、計算復雜，難以滿足實時性的要求；然后提出了一種基于目標跟蹤的視覺注意計算模型，利用視頻圖像序列相鄰幀之間的相似性，通過加權顏色直方圖，以最大匹配度作為預測模型，得到下一幀注意焦點的位

3、置。利用對注意焦點的跟蹤，從而了降低計算量，更快地實現(xiàn)注意焦點的實時監(jiān)測。 (2)融合深度信息的視覺注意計算模型研究。本文針對隱式注意，建立了一個自下而上融合深度信息的視覺注意計算模型。根據(jù)神經(jīng)科學的研究，本文選取亮度、方向、顏色以及深度信息四種特征。在基于圖像分割的自適應立體匹配基礎上提取深度特征，與亮度、方向、顏色特征相結合，實現(xiàn)空間顯著性度量，并采用側抑機制和WTA機制得到注意焦點。融合深度信息的視覺注意計算模型能更好的反

4、映空間立體視覺信息對注意的影響，使模型的計算結果能更加的符合人類視覺。 (3)將融合深度信息的視覺注意計算模型應用于圖像壓縮之中。為了提取自然圖像中的主要視覺信息以便更好地對圖像進行壓縮，本文對如何利用視覺注意計算模型引導圖像壓縮進行了研究。首先利用融合深度信息的視覺注意計算模型計算圖像中的感興趣區(qū)域，然后用JPEG2000算法對感興趣區(qū)域和背景區(qū)域采用不同的壓縮比進行壓縮，突出了感興趣區(qū)域。實驗證明本文算法的壓縮率高于JPEG