基于視覺感知機(jī)理的顯著區(qū)域研究.pdf

1、鷹在高空飛行中能從復(fù)雜的自然背景中敏銳地捕獲、跟蹤地面奔跑的獵物。動物視覺系統(tǒng)在感知和捕獲目標(biāo)時(shí)，非常迅捷和準(zhǔn)確。動物強(qiáng)大的視覺功能一直吸引著廣大工作者對其視神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進(jìn)行研究。本課題來源項(xiàng)目《基于視覺感知的運(yùn)動目標(biāo)自動跟蹤理論與技術(shù)》就是通過模擬動物視覺功能，提取目標(biāo)的空間特征和運(yùn)動特征，融合空間和運(yùn)動特征形成空時(shí)顯著圖，來自動檢測與跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。作為該基金項(xiàng)目一部分，本文嘗試從模型改進(jìn)、規(guī)格化方法和融合方法三個(gè)方面著手，研究目

2、標(biāo)的空間特征提取，改進(jìn)興趣圖的生成效果，初步實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測功能。
　　 本文首先分析視覺注意模型的研究現(xiàn)狀，討論人類感知系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)，對目前廣泛應(yīng)用的、自底向上的Itti視覺感知模型進(jìn)行重點(diǎn)研究。針對Itti模型在強(qiáng)背景與噪聲的干擾下，不能注意到所有的物體，甚至不能注意到任何物體的不足，本文在I仕i模型中加入輪廓特征提取，建立了改進(jìn)模型，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該改進(jìn)模型能較大程度提升興趣圖描述目標(biāo)區(qū)域的準(zhǔn)確性。
　　 在介紹了

3、模型框架后，本文分析了模型計(jì)算過程涉及到的特征圖規(guī)格化方法——全局加強(qiáng)和局部迭代規(guī)格化法。通過對兩者的實(shí)驗(yàn)比較得出局部迭代規(guī)格化生成的興趣圖更滿足稀疏分布，背景和噪聲被有效抑制，更符合人眼的視覺特性。
　　 鑒于均值融合沒有考慮各個(gè)特征圖的優(yōu)先級，使生成的興趣圖不能有效地抑制背景和噪聲的缺點(diǎn)，本文提出了預(yù)量機(jī)制動態(tài)法。它根據(jù)各特征圖對興趣圖的貢獻(xiàn)程度動態(tài)分配權(quán)值來生成興趣圖，并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了預(yù)量機(jī)制動態(tài)融合比均值融合更能準(zhǔn)確地表