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文檔簡介
1、圖像顯著區(qū)域的檢測與提取是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺的基本問題之一,是圖像處理圖像分析的關(guān)鍵步驟。對于圖像的顯著區(qū)域檢測是十分有用的,如圖像分割,自適應(yīng)壓縮,基于區(qū)域的圖像檢索。論文在研究現(xiàn)有傳統(tǒng)的圖像顯著對象檢測的方法基礎(chǔ)上,重點(diǎn)分析和實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典的Itti完全生物學(xué)啟發(fā)的視覺注意算法。然后提出一種針對彩色圖像的全分辨率顯著性計(jì)算(AC)方法來確定彩色圖像的顯著區(qū)域,結(jié)合k-means聚類方法進(jìn)行顯著區(qū)域的分割。最后根據(jù)性能標(biāo)準(zhǔn)對兩種方法進(jìn)行
2、了優(yōu)劣比較分析。具體內(nèi)容如下:
1)研究了基于生物啟發(fā)顯著模型的顯著對象提取方法。該方法利用區(qū)域生長方法對獲得的顯著圖進(jìn)行圖像分割,從而得到圖像的顯著對象提取。這部分內(nèi)容首先重點(diǎn)研究和分析了Itti等提出的顯著圖模型(Itti算法)。該模型通過特征提取,建立輸入圖像的5層高斯金字塔,并對金字塔每一層分別提取亮度、顏色、方向特征,形成亮度、顏色、方向特征金字塔。最后模擬感受野的Center-Surround拮抗的結(jié)構(gòu),對不同尺度
3、分別在特征金字塔做差,得到中心–外周的特征對比。將得到的特征圖進(jìn)行歸一化,優(yōu)化迭代顯著點(diǎn),從而得到對應(yīng)于每一類特征的顯著圖,取均值后得到對應(yīng)于輸入圖像的顯著圖?;讷@得的顯著圖,利用區(qū)域生長法對圖像進(jìn)行分割,從而實(shí)現(xiàn)顯著區(qū)域的提取。
2)針對Itti模型顯著圖生成過程中,需要原始圖像進(jìn)行重新采樣降低分辨率,以提高計(jì)算速度的問題,提出了基于純計(jì)算法的基于全分辨率算法的全局顯著圖模型和基于顯著區(qū)域的圖像分割。該顯著模型算法主要是通
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