基于視覺注意機(jī)制的自然場(chǎng)景下圖像目標(biāo)分割.pdf

1、圖像分割是圖像處理初始階段必不可少的一部分，而且至關(guān)重要，在圖像的處理過程中，無論是對(duì)結(jié)果的可靠性還是實(shí)時(shí)性都有較高的要求。隨著生物視覺的不斷發(fā)展和進(jìn)步，視覺注意機(jī)制在圖像處理上的優(yōu)勢(shì)越來越明顯，當(dāng)一幅圖像中信息復(fù)雜且噪聲內(nèi)容豐富時(shí)，采用視覺注意機(jī)制可以迅速關(guān)注到圖片中能夠引起人們視覺注意的區(qū)域，這樣就可以對(duì)顯著性強(qiáng)的區(qū)域重點(diǎn)并且優(yōu)先處理，而摒棄那些無用的冗余信息，而且這一過程耗時(shí)較短，實(shí)時(shí)性強(qiáng)。
　　本文將視覺注意機(jī)制應(yīng)用到圖像

2、的分割處理中，首先分析自然場(chǎng)景圖像的視覺特征，在圖像的預(yù)處理階段，對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪，抑制背景噪聲，針對(duì)自然圖像提出了一種改進(jìn)的加權(quán)中值濾波算法，濾波之后采用直方圖均衡化來加強(qiáng)圖像，使圖像的目標(biāo)部分更明顯；在圖像分割方面，針對(duì)自然圖像存在目標(biāo)和背景尺寸差距較大，圖像的灰度差異性不明顯的現(xiàn)象，提出了改進(jìn)的Otsu分割算法，通過將一定區(qū)域內(nèi)亮度最大值與閾值 T比較，來調(diào)整閾值的大小，有效的改善了自然圖像中目標(biāo)較小時(shí)分割效果下降的現(xiàn)象；在模擬

3、生物視覺感受野提取圖像顯著圖時(shí)，通過對(duì)各顯著圖算法的對(duì)比和分析，從時(shí)間復(fù)雜度和顯著圖提取效果兩個(gè)因素考慮，采用了改進(jìn)的全頻顯著圖算法提取自然圖像的顯著圖，在特征提取時(shí)加入了梯度提取，圖像邊緣信息得到保留，改善了常用顯著圖提取算法圖像分辨率低、算法耗時(shí)長以及邊緣細(xì)節(jié)模糊的現(xiàn)象；最后在顯著圖的基礎(chǔ)上，采用本文的改進(jìn)Otsu閾值分割算法做分割處理，在分割的基礎(chǔ)上進(jìn)行腐蝕膨脹的形態(tài)學(xué)操作得到目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的算法在處理自然圖像時(shí)，可