自底向上的視覺(jué)顯著區(qū)域自動(dòng)提取技術(shù)研究.pdf

1、隨著多媒體信息技術(shù)的深入研究，關(guān)于人如何理解圖像的研究越來(lái)越受到關(guān)注，對(duì)于建立人眼視覺(jué)注意模型自動(dòng)提取顯著區(qū)域的研究逐漸成為了多媒體處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，并且開(kāi)始在圖像內(nèi)容分析、圖像檢索、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)、壓縮、場(chǎng)景的監(jiān)控、圖像/視頻的自適應(yīng)等方面進(jìn)行應(yīng)用。因此，如何建立更符合人眼關(guān)注特性的視覺(jué)注意模型就成為了國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)。
　　 本論文首先介紹了視覺(jué)注意模型構(gòu)建的基本知識(shí)，包括:人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的生理特性、視覺(jué)注意機(jī)制、以及基于兩

2、種不同機(jī)制構(gòu)建的視覺(jué)注意模型;然后重點(diǎn)介紹了一種基于多尺度低層特征局部對(duì)照的視覺(jué)注意模型，以及在此基礎(chǔ)上提出一種基于局部和全局特征對(duì)照和特征融合的視覺(jué)注意模型;本論文還關(guān)注了視覺(jué)注意模型自動(dòng)提取顯著區(qū)域在圖像和視頻分析領(lǐng)域的具體應(yīng)用，分別研究了視覺(jué)顯著區(qū)域提取在圖像自適應(yīng)上的應(yīng)用以及基于時(shí)空域顯著模型的視頻場(chǎng)景的分析，論文最后還介紹了對(duì)Stentiford視覺(jué)注意模型的改進(jìn)及其在圖像拷貝檢測(cè)上的潛在應(yīng)用。
　　 本論文的主要貢獻(xiàn)

3、包括以下四個(gè)方面:
　　 (1)提出一種基于多尺度低層特征局部對(duì)照的視覺(jué)注意模型。該模型在Itti模型構(gòu)建思想的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，代替以往的中央周邊差計(jì)算，采用新的基于多尺度的局部特征對(duì)照的方法來(lái)提取圖像的顯著區(qū)域，提取的顯著區(qū)域的效果優(yōu)于Itti模型;
　　 (2)提出了一種基于局部和全局特征對(duì)照和特征融合的視覺(jué)注意模型，即基于跨層特征融合的視覺(jué)注意模型。在構(gòu)建該模型的過(guò)程中，不僅考慮局部特征對(duì)照在形成顯著圖中的作用，而

4、且也從全局的角度考慮，并且不同于以往對(duì)局部和全局特征對(duì)照采取地簡(jiǎn)單線性加和的方法，在本方法中，我們以全局特征優(yōu)先感知為原則，通過(guò)局部和全局特征線性加和構(gòu)成加權(quán)模型，對(duì)全局顯著模型進(jìn)行加權(quán)，得到最終的顯著區(qū)域。該注意模型提取的顯著區(qū)域準(zhǔn)確完整，而且顯著區(qū)域的顯著性相對(duì)于非顯著區(qū)域更加明顯;
　　 (3)介紹了基于視覺(jué)注意模型自動(dòng)提取顯著區(qū)域在圖像自適應(yīng)中的應(yīng)用。在提出的基于跨層特征融合的視覺(jué)注意模型提取顯著區(qū)域的基礎(chǔ)上，提出了一種

5、新穎的圖像自適應(yīng)方法和動(dòng)態(tài)瀏覽策略;
　　 (4)介紹了視覺(jué)注意模型自動(dòng)提取顯著區(qū)域在視頻分析中的初步應(yīng)用。在空域顯著圖的基礎(chǔ)上，引入時(shí)域因素(運(yùn)動(dòng)特征)的影響，通過(guò)時(shí)域與空域特征的有效融合得到時(shí)空域顯著模型，并將其應(yīng)用到視頻場(chǎng)景的監(jiān)控中;
　　 (5)基于已有的經(jīng)典的Stentiford視覺(jué)注意模型進(jìn)行改進(jìn)。同時(shí)，利用改進(jìn)后的注意模型對(duì)各種拷貝處理后的圖像進(jìn)行顯著區(qū)域提取，其提取的顯著區(qū)域具有較好的穩(wěn)定性，為圖像拷貝檢