基于顯著性分析的視覺注意模型研究.pdf

1、視覺注意是人類視覺感知的一個重要屬性，人類可以從外界輸入的大量視覺信息中迅速判斷感興趣信息，使感興趣信息優(yōu)先得到大腦神經(jīng)與心理資源的處理。視覺注意模型即為采用計算的方法建立模型來模擬人類的視覺注意機制。當前通常采用分析場景視覺顯著性的方法來構(gòu)建視覺注意模型。視覺注意模型的研究不僅對于探索人類視覺系統(tǒng)的工作機制有重要意義，而且在圖像處理相關(guān)領(lǐng)域，視覺注意模型常被采用作為一個預處理步驟，判定待處理圖像的相關(guān)重點區(qū)域，抑制非相關(guān)區(qū)域，以極大節(jié)

2、省后續(xù)計算資源，具有廣泛的實際應用價值。人類視覺存在兩種注意機制:自下而上和自上而下，本文的重點是自下而上的機制。目前自下而上的視覺注意模型有空間域模型和變換域模型。通?；诳臻g域的模型計算復雜度高，但具有更強的生物學合理性，基于變換域的模型則相反。本文首先闡述了視覺注意研究的背景及意義，分析了該領(lǐng)域內(nèi)的研究狀況，介紹了幾種經(jīng)典理論以及計算過程，并總結(jié)了基于顯著性分析的視覺注意計算模型的關(guān)鍵過程。接下來，詳細分析了PCT模型的本質(zhì)，并提

3、出了一種高頻離散余弦變換(HFDCT)視覺注意模型，該模型獲取的顯著圖與PCT模型非常接近，計算速度卻比PCT模型快了1.6倍左右;此外，本文提出了另外一種改進的PCT計算模型:多尺度PCT模型，該模型在特征通道選擇，特征尺度，以及特征顯著映射圖歸一化等方面有所優(yōu)化。另外，本文提出局部顯著性與全局顯著性的概念，并提出了一種分層(M-S)視覺注意計算模型，該模型能綜合局部與全局顯著信息，以生成圖像的視覺顯著圖。在多顯著目標的情況下，分層模

4、型能更快速的識別出異類目標。
　　論文的主要貢獻包括以下幾個方面:
　　(1)詳細分析了人類視覺注意的工作機理，對當前主流的視覺注意計算模型進行了適當?shù)木C述總結(jié)，闡述了基于顯著性分析自下而上的視覺注意計算模型的一般計算框架，并分析了其中的關(guān)鍵步驟。這對于后續(xù)相關(guān)研究有一定的指導意義。
　　(2)深入闡述了PCT模型的計算過程，分析了PCT模型的本質(zhì)，并提出了一種更為快速的視覺注意模型:高頻離散余弦變換模型。
　　

5、(3)提出了一種多尺度PCT模型，模型從特征通道選擇，特征尺度以及特征顯著映射圖歸一化三個方面對PCT模型提出了改進策略，本文對該模型進行了闡述，以及仿真實現(xiàn)。仿真結(jié)果表面，多尺度PCT模型更加符合人類的視覺注意特點。
　　(4)提出了一種分層視覺注意計算模型的框架結(jié)構(gòu)，該模型框架首先利用局部顯著信息快速浮現(xiàn)潛在目標區(qū)域，然后采用區(qū)域特征競爭得出各區(qū)域權(quán)重，最后得到完整的顯著圖。該模型框架能很好地綜合局部顯著信息和全局顯著信息，在