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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,大量的圖像信息方便了人們的生活,同時(shí)也隨之產(chǎn)生了大量的冗余信息。如何從海量的圖像中去除冗余,找到人類(lèi)需要和感興趣的信息,成為了一個(gè)熱門(mén)研究課題。鑒于人類(lèi)的視覺(jué)系統(tǒng)能夠快速高效的從場(chǎng)景中找到有效信息且忽略不需要的干擾,大量研究人員開(kāi)始致力于模擬人類(lèi)的視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行處理。本文通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)注意機(jī)制,提出相關(guān)顯著性檢測(cè)模型。
首先介紹了現(xiàn)有的部分模擬人類(lèi)視覺(jué)注意機(jī)制的顯著性檢測(cè)算法,并詳細(xì)介紹了其中兩
2、個(gè)模型的原理和詳細(xì)技術(shù)細(xì)節(jié)。分析了當(dāng)前主要算法的原理及其特點(diǎn),提出了本文的兩種顯著性計(jì)算方法。
其一是基于局部對(duì)比度和全局稀有性的顯著性檢測(cè)模型算法。大量的前人研究工作表明,提取局部對(duì)比能夠獲得較好的目標(biāo)邊緣,而計(jì)算全局稀有度在目標(biāo)同質(zhì)區(qū)域得到較好的顯著圖。本文提出了一種新的局部對(duì)比度和全局稀有性的顯著性檢測(cè)算法,得到更好的顯著性檢測(cè)結(jié)果。
另一種是結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測(cè)模型,結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò),通過(guò)由粗到細(xì),循序漸
3、進(jìn)的方式計(jì)算顯著概率。通過(guò)計(jì)算包含了全部或大部分顯著目標(biāo)的凸包,并結(jié)合凸包計(jì)算似然概率。提出了兩種先驗(yàn)概率,其一是通過(guò)衡量圖像中像素與凸包內(nèi)像素的差異來(lái)估計(jì)先驗(yàn)概率,另一種利用了提出的局部全局方法的成果,根據(jù)圖像的特征分布和對(duì)比估計(jì)先驗(yàn)概率。將先驗(yàn)概率和似然概率按照貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)得到最終顯著性概率圖。
本文的算法在相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行測(cè)試,發(fā)現(xiàn)基于局部對(duì)比度和全局稀有性的顯著性檢測(cè)模型得到顯著圖能夠得到較好的目標(biāo),且在目標(biāo)內(nèi)的
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