視覺運動注意力方法研究.pdf

1、視覺注意機制是靈長類動物特有的生理特性,指導著大腦對外界信息的早期處理,確定引起不同等級關(guān)注度區(qū)域的劃分,并對感興趣的區(qū)域賦予優(yōu)先處理權(quán),是人類處理外界信息的重要手段。以往的視覺注意力研究主要針對亮度、顏色以及方向等信息的處理,隨著視覺注意力研究的深入,運動注意力逐步受到重視。運動注意力是指視頻場景中由運動所引起的注意力顯著性特征。
　　本課題采用理論研究和實驗分析相結(jié)合的方法,從以下幾個方面研究了如何合理的構(gòu)建一個有效的視覺運動

2、注意力模型。
　　在提取運動信息準確性方面,本課題研究了塊匹配運動估計并使用運動矢量來表征場景中的運動信息。傳統(tǒng)的塊匹配運動估計采用固定塊的匹配方法,但由于圖像運動變化隨著區(qū)域不同呈現(xiàn)出不同的變化程度,固定塊的匹配方法在圖像具有區(qū)域復雜性運動時會導致運動估計精度不夠,而可變塊的匹配方法在運動復雜區(qū)域使用較小的塊劃分圖像,在運動平穩(wěn)區(qū)域使用較大的塊劃分圖像,增加了運動估計精度。本研究采用可變塊運動估計提取場景中的運動信息;在構(gòu)建新的

3、視覺運動注意模型方面,該模型在可變塊運動矢量場的基礎(chǔ)上構(gòu)建,由運動矢量的強度、空間域運動反差和時間域運動反差三種要素構(gòu)成,并且從局部運動反差和全局運動反差兩方面綜合定義;在提高運動注意力計算準確性方面,對輸入的視頻幀利用高斯函數(shù)進行空間多尺度分解得到三層高斯金字塔圖像,分別對每層圖像計算視覺運動注意力,最后融合不同尺度的視覺運動注意力顯著圖得到最終的顯著圖。
　　本課題根據(jù)注意力形成機理構(gòu)建運動注意力模型,并采用可變塊運動估計來計