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文檔簡介
1、人類的視覺神經(jīng)系統(tǒng)有解讀復雜場景的能力,人類在觀察某個場景的時候,首先會被該場景中最“引人注目”的某個區(qū)域所吸引,這個過程就是視覺顯著性。視覺顯著性是視覺感知中的重要內(nèi)容。得益于計算機科學和人工智能的發(fā)展,計算機視覺和目標顯著性檢測在日常生活、工業(yè)生產(chǎn)和軍事科技等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。本文研究的主要內(nèi)容包括:
首先,通過校正輸入草圖,然后對輸入草圖進行分類處理。用戶輸入的草圖是對其意圖的一種模糊逼近,因此手繪草圖有很大的
2、模糊性和隨意性,需要提取草圖中的特征信息,并校正得到規(guī)范的圖元特征。將規(guī)范的圖元劃分為以下幾類:拐點,直線,弧線,圓形和多邊形。利用各種圖元的特征,通過數(shù)學方法對其進行校正。校正后的手繪草圖可以分為四類:單筆閉合,單筆開放,多筆閉合和多筆開放。所以,依據(jù)輸入草圖筆畫數(shù)和是否閉合,建立一個草圖分類器。對輸入草圖進行分類,為之后草圖和目標圖庫的相似性比較做準備。
其次,提出基于角點權(quán)重改進的Itti顯著性算法。傳統(tǒng)Itti模型雖然
3、可以提取圖像的顯著區(qū)域,但因為總顯著圖是通過各顯著圖線性組合得到的,顯著圖中的顯著區(qū)域并不唯一,且沒有將各區(qū)域的顯著性大小或權(quán)重因素考慮在內(nèi),需要根據(jù)返回抑制和贏者取全的策略來進行注意焦點的轉(zhuǎn)移,選定下一個顯著區(qū)域。而在計算機視覺中,角點稱為特征點,是圖像很重要的特征,所以本文將角點特征加入Itti顯著模型中,利用各區(qū)域的角點權(quán)重直接得到圖像的最顯著區(qū)域。
最后,對校正處理后的輸入草圖與目標圖片的顯著區(qū)域進行相似性對比。本文提
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