基于人類視覺系統(tǒng)的顯著區(qū)域檢測(cè).pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像成為主要的信息載體，由此帶來(lái)越來(lái)越多的圖像數(shù)據(jù)給人工處理造成了巨大困難，高效地處理計(jì)算機(jī)圖像信息成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。我們知道人的視覺能夠在很短的時(shí)間內(nèi)將注意力集中到圖像中某個(gè)能激發(fā)人們興趣的區(qū)域，如果學(xué)習(xí)人類視覺系統(tǒng)使用計(jì)算機(jī)可以有效并高效的處理圖像信息，其中非常最關(guān)鍵的一個(gè)部分是預(yù)測(cè)視覺感興趣區(qū)域。將人類視覺的選擇性注意機(jī)制引入機(jī)器視覺來(lái)提高計(jì)算機(jī)圖像信息處理的效率就成為當(dāng)前的一種迫切需求。
　　我們的研

2、究發(fā)現(xiàn)人類不僅傾向于注意顏色、強(qiáng)度和方向?qū)Ρ韧怀龅牟糠?，也?huì)被圖片的細(xì)節(jié)內(nèi)容，亮度變化劇烈的邊緣紋理區(qū)域所吸引，而這些區(qū)域就是圖片的高頻成分。本文是在經(jīng)典的Itti模型基礎(chǔ)上基于自底向上機(jī)制建立的刺激驅(qū)動(dòng)任務(wù)模型，假設(shè)視覺注意力都是由場(chǎng)景中強(qiáng)度、對(duì)比度、運(yùn)動(dòng)等底層刺激來(lái)驅(qū)動(dòng).這樣得到的模型更具有普遍應(yīng)用,因?yàn)樗M了人類視覺系統(tǒng)的最基本最普遍的反應(yīng)機(jī)制。
　　本文采用小波變換來(lái)提取圖片的高頻和低頻成分，然后再?gòu)倪@些成分中提取特征，