基于視覺(jué)注意模型的圖像檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著數(shù)字圖像數(shù)量的急劇增長(zhǎng),如何能高效、快速地從海量圖像數(shù)據(jù)中檢索出用戶(hù)所需的信息是當(dāng)前圖像應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題。從目前研究現(xiàn)狀來(lái)看,圖像視覺(jué)內(nèi)容的索引一般可以用低層視覺(jué)特征(或物理特征)描述;圖像語(yǔ)義內(nèi)容的索引用語(yǔ)義特征(一般可以用文字)來(lái)描述,除采取人機(jī)交互方式獲取外,還有待今后克服“語(yǔ)義鴻溝”。
　　由于基于視覺(jué)注意模型的圖像檢測(cè)技術(shù)對(duì)克服“語(yǔ)義鴻溝”有很好的效果,因此成為了這幾年的研究熱點(diǎn)。但是現(xiàn)有基于視覺(jué)注意模型的檢測(cè)

2、技術(shù)對(duì)圖像特征的提取、描述、以及融合等都不太理想,使圖像檢索的效率和準(zhǔn)確率過(guò)于低下。針對(duì)這一系列問(wèn)題,為了更有效地克服語(yǔ)義鴻溝,本文重新構(gòu)建了一個(gè)客觀視覺(jué)注意模型,將基于注意力和基于對(duì)象的感興趣區(qū)檢測(cè)方法相結(jié)合,提出了一種自動(dòng)提取圖像感興趣區(qū)的檢測(cè)方法,這種方法一方面有效利用了視覺(jué)注意機(jī)制度量區(qū)域興趣,另一方面可以獲取具有實(shí)際物理意義的區(qū)域。在模型中,提出了三種視覺(jué)特征提取的新技術(shù)。
　　(1)顯著點(diǎn)特征提取,顯著點(diǎn)特征由動(dòng)態(tài)閾值

3、法中的類(lèi)間方差和類(lèi)內(nèi)方差來(lái)提取和確定;可有效地提取出圖像中的細(xì)節(jié)特征,增強(qiáng)圖像被檢索到的魯棒性。
　　(2)標(biāo)記符特征提取,根據(jù)分水嶺分割的內(nèi)外標(biāo)記符特征,用進(jìn)化規(guī)劃方法對(duì)其進(jìn)行處理,然后提取出標(biāo)記符特征;標(biāo)記符特征能進(jìn)一步的把圖像的局部區(qū)域表征出來(lái),對(duì)提高圖像檢索的準(zhǔn)確率有較好的表現(xiàn)。
　　(3)區(qū)域特征提取,用進(jìn)化規(guī)劃方法分割圖像對(duì)象,并作為候選區(qū)域,由注意焦點(diǎn)選擇候選區(qū)域生成顯著區(qū),輸出顯著度最大的區(qū)域作為視覺(jué)注意的區(qū)