視覺顯著計算及其在自然圖像感興趣目標檢測中的應用研究.pdf

1、視覺注意機制是指人在面對復雜場景時，會迅速將注意力集中在場景中的少數(shù)重要區(qū)域，并對其優(yōu)先處理。目前許多圖像處理任務在處理復雜場景時需要耗費大量的時間與計算能力。因此，在計算機圖像處理過程中，模仿人眼視覺注意機制建立視覺顯著計算模型，使計算機能夠像人眼一樣迅速將注意力集中在圖像中的重要區(qū)域是很有必要的，其在感興趣目標檢測、目標識別、圖像檢索、圖像和視頻壓縮等領(lǐng)域有著重要的應用，對其進行深入研究具有十分重要的意義。
　　在計算機視覺領(lǐng)

2、域，視覺顯著計算模型的研究逐漸成為熱點。本論文在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，設計了兩種視覺顯著計算方法，并針對自然圖像感興趣目標檢測應用，進行了實驗及分析，本論文的主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)詳細闡述了視覺顯著計算模型的研究現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有模型的優(yōu)缺點，并闡述了視覺顯著計算模型的基礎(chǔ)知識。
　　(2)針對不同顏色分量下顯著特征描述的差異，提出了一種基于全局對比度的視覺顯著計算方法。該方法依據(jù)顯著區(qū)域具有顏色全局稀缺、空間分布集中的

3、特點，分別在HSV空間與Lab空間分別計算顯著圖并融合得到最終的顯著圖。利用大量測試數(shù)據(jù)對該方法進行實驗及分析，該方法優(yōu)于相對比的幾種典型方法，表明了該方法的有效性。
　　(3)針對復雜環(huán)境下圖像單一特征適應性差、顯著區(qū)域的獲取完全依賴于顯著圖分割處理的缺點，提出了一種基于候選區(qū)域的視覺顯著計算方法。該方法利用分層分割圖像法生成候選區(qū)域，并綜合空域顯著性、頻域顯著性、閉合輪廓性及局部對比性，逐一計算候選區(qū)域的顯著值，通過排序獲取圖