顯著目標(biāo)檢測與提取研究.pdf

1、人類能夠快速的選擇與識(shí)別大量的視覺信息，這主要依賴于視覺注意篩選機(jī)制。眾所周知，人類接受的外界信息中約75％到87%屬于視覺信息。因此對于人類視覺感知機(jī)制的研究是非常有意義的。如果能夠成功模擬人類的視覺感知機(jī)制并建立計(jì)算模型指導(dǎo)對圖像的處理，將會(huì)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的圖像信息處理效率與準(zhǔn)確性帶來質(zhì)的飛躍，從而滿足海量信息的處理需要。在視覺的相關(guān)生物理論和實(shí)驗(yàn)的指導(dǎo)下，人們提出了許多不同的注意計(jì)算模型。在有關(guān)視覺注意機(jī)制的理論中，顯著性被定義為視

2、覺系統(tǒng)感知刺激強(qiáng)弱的表現(xiàn)，而如何衡量這種刺激強(qiáng)弱的技術(shù)就是顯著性檢測。顯著性檢測在目標(biāo)識(shí)別與定位、圖像匹配與重建等方面意義重大，在軍事、醫(yī)學(xué)、刑偵、工業(yè)制造等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
　　本文圍繞視覺注意機(jī)制在顯著目標(biāo)提取上的應(yīng)用展開研究?；诂F(xiàn)有的研究方法，在考慮算法的計(jì)算效率以及檢測結(jié)果準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合空間分布特性的顯著性檢測方法。并通過顯著圖與圖像分割理論的有機(jī)結(jié)合實(shí)現(xiàn)對顯著目標(biāo)區(qū)域的提取。
　　本文的主要研

3、究工作包括：
　　第一，彩色自然圖像的顯著性檢測研究。提出了結(jié)合空間分布特性的顯著性檢測方法。首先基于全局顏色對比度方法計(jì)算初步顯著圖。然后對初步顯著圖進(jìn)行預(yù)處理操作以減弱背景影響；接著利用超像素方法對初步顯著圖進(jìn)行分割得到均勻規(guī)則的同質(zhì)區(qū)域以減少不必要的圖像細(xì)節(jié)。最后以區(qū)域?yàn)閱挝环謩e計(jì)算獨(dú)特性與空間分布兩個(gè)特征，將二者結(jié)合并為每個(gè)像素分配顯著性值得到最終的顯著圖。
　　第二，對提取圖像中的顯著目標(biāo)進(jìn)行了研究。利用所得到的顯

4、著圖，結(jié)合超像素分割方法進(jìn)行顯著性目標(biāo)提取。首先根據(jù)最大熵原理對已經(jīng)得到的顯著圖進(jìn)行分割得到不同閾值條件下的預(yù)分割模板。然后利用SLIC方法對圖像進(jìn)行分割得到同質(zhì)區(qū)域，通過調(diào)整分割區(qū)域的數(shù)目與距離計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，使得超像素分割結(jié)果與目標(biāo)輪廓能夠較好的契合。最后根據(jù)預(yù)分割模板判斷超像素區(qū)域的從屬歸類達(dá)到目標(biāo)提取的目的。
　　本文基于 ASD圖像庫中的圖像對顯著性檢測方法與顯著目標(biāo)提取方法進(jìn)行測試與驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的方法一方面