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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像是一種重要的信息來(lái)源,通過(guò)圖像人們可以方便直觀地了解很多文字無(wú)法表達(dá)的信息,因此對(duì)圖像的研究也得到人們?cè)絹?lái)越多的重視。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像的規(guī)模和復(fù)雜程度以爆炸式的速度增長(zhǎng),為后續(xù)的圖像處理和目標(biāo)分析帶來(lái)了極大難度,如何高效智能化處理這些數(shù)據(jù)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。顯著性檢測(cè)目的在于實(shí)現(xiàn)將顯著性目標(biāo)從圖像背景中自動(dòng)檢測(cè),成為人類視覺(jué)注意機(jī)制系統(tǒng)中神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)的一個(gè)重要的基本概念。
本文首先對(duì)當(dāng)前已經(jīng)提出的顯著性檢測(cè)
2、方法進(jìn)行詳細(xì)的分析理解,在此基礎(chǔ)上,本文發(fā)現(xiàn)現(xiàn)存的顯著性算法由于只采用單一的顏色或者灰度特征,導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果質(zhì)量不高。由于單一特征通常只能捕獲視覺(jué)信息的一個(gè)方面,單個(gè)圖像特征存在片面性,很難完整描述區(qū)域信息,例如,顏色特征描述因子很難很好的描述紋理信息豐富的圖像。因此本文試圖從多個(gè)特征對(duì)圖像進(jìn)行分析,例如灰度、紋理、亮度等,然后對(duì)可能應(yīng)用到顯著性檢測(cè)方法的特征進(jìn)行單獨(dú)分析。特別需要注意的是,目前大多數(shù)顯著性檢測(cè)方法主要考慮的視覺(jué)特征有方向
3、、灰度、強(qiáng)度等,但對(duì)圖像紋理特征研究的較少?;趫D像的紋理特性,本文利用灰度共生矩陣研究圖像的紋理信息,并在灰度共生矩陣的基礎(chǔ)上提出彩色共生矩陣的方法,根據(jù)兩點(diǎn)像素之間的顏色和紋理特征,反映彩色圖像在方向、間隔、變化幅度及速度快慢上的綜合信息。
在超像素理論的基礎(chǔ)上,本文提出一種基于超像素的圖像顯著性檢測(cè)算法。目前大多數(shù)算法是在像素水平上計(jì)算顯著性價(jià)值,最終的顯著性圖存在分辨率低,結(jié)果精度低的缺點(diǎn),本文嘗試?yán)贸袼貙⑤斎雸D像
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