基于人類視覺系統(tǒng)的顯著區(qū)域檢測.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像成為主要的信息載體，由此帶來越來越多的圖像數(shù)據(jù)給人工處理造成了巨大困難，高效地處理計算機圖像信息成為人們關(guān)注的焦點。我們知道人的視覺能夠在很短的時間內(nèi)將注意力集中到圖像中某個能激發(fā)人們興趣的區(qū)域，如果學習人類視覺系統(tǒng)使用計算機可以有效并高效的處理圖像信息，其中非常最關(guān)鍵的一個部分是預測視覺感興趣區(qū)域。將人類視覺的選擇性注意機制引入機器視覺來提高計算機圖像信息處理的效率就成為當前的一種迫切需求。
　　我們的研

2、究發(fā)現(xiàn)人類不僅傾向于注意顏色、強度和方向?qū)Ρ韧怀龅牟糠郑矔粓D片的細節(jié)內(nèi)容，亮度變化劇烈的邊緣紋理區(qū)域所吸引，而這些區(qū)域就是圖片的高頻成分。本文是在經(jīng)典的Itti模型基礎(chǔ)上基于自底向上機制建立的刺激驅(qū)動任務(wù)模型，假設(shè)視覺注意力都是由場景中強度、對比度、運動等底層刺激來驅(qū)動.這樣得到的模型更具有普遍應(yīng)用,因為它模擬了人類視覺系統(tǒng)的最基本最普遍的反應(yīng)機制。
　　本文采用小波變換來提取圖片的高頻和低頻成分，然后再從這些成分中提取特征，