圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)方法及應(yīng)用研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)通過圖像或視頻正確理解周圍環(huán)境是計(jì)算機(jī)視覺的首要研究目標(biāo)，該領(lǐng)域至關(guān)重要的三項(xiàng)工作即正確感知場(chǎng)景中的主要物體，識(shí)別物體的輪廓和獲得物體的環(huán)境上下文。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，獲得圖像的視覺顯著性信息是最為基礎(chǔ)的一步。圖像的視覺顯著性信息能夠反映圖像中不同區(qū)域?qū)θ艘曈X系統(tǒng)刺激程度。圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)圖像顯著性信息的提取?？煽靠焖俚娘@著性檢測(cè)能夠?yàn)閮?nèi)容感知的圖像編輯，圖像分割，圖像檢索等應(yīng)用提供有價(jià)值的參考信息；能夠緩解圖像內(nèi)容理解

2、與圖像底層特征之間的隔閡，使得更高層的圖像理解成為可能。深入研究顯著性檢測(cè)技術(shù)，對(duì)提高圖像分析和圖像理解系統(tǒng)的性能以及提高圖像處理技術(shù)的應(yīng)用水平都具有十分深遠(yuǎn)的意義。
　　 顯著性區(qū)域檢測(cè)技術(shù)在遵循人視覺顯著性規(guī)律的基礎(chǔ)上，綜合利用圖像的顏色、強(qiáng)度、局部方向等特征，計(jì)算出圖像中各個(gè)區(qū)域的顯著程度。當(dāng)前已經(jīng)提出了很多種顯著性檢測(cè)方法，但是仍然面臨一系列的挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)在：
　　 (1)圖像顯著性檢測(cè)結(jié)果質(zhì)量不高，不能完全正

3、確的反映出圖像的顯著性信息。很多方法的檢測(cè)結(jié)果容易受到圖像中紛亂的顏色，復(fù)雜的表面紋理，多變背景的影響。作為檢測(cè)結(jié)果的顯著圖無法凸顯最為引人注意的物體，無法一致的高亮整個(gè)物體，無法清晰的指明物體的輪廓。這都使得顯著圖在各種應(yīng)用中不夠可靠，效果不好。
　　 (2)顯著性信息的使用方式和方法還比較初級(jí)。雖然已經(jīng)有很多方法嘗試使用圖像顯著性檢測(cè)結(jié)果解決一些問題，但在具體應(yīng)用中仍然無法得到讓人滿意的效果。這樣，就無法使圖像顯著性信息的潛

4、力發(fā)揮出來。此外，還亟需尋找更多有價(jià)值的應(yīng)用，進(jìn)一步探索顯著性信息的應(yīng)用場(chǎng)景，解決更多實(shí)際問題。
　　 因此，針對(duì)以上這些問題，本文進(jìn)行了以下工作：
　　 (1)將顯著性檢測(cè)過程建模為兩個(gè)階段，初級(jí)階段和高級(jí)階段。顯著性檢測(cè)初級(jí)階段將各個(gè)的區(qū)域的基本顯著性檢測(cè)出來，然后高級(jí)階段進(jìn)行顯著區(qū)域篩選，找出最為吸引人視覺注意的區(qū)域，加強(qiáng)其顯著性并弱化其他區(qū)域的顯著性。
　　 (2)在總結(jié)當(dāng)前大量顯著性檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，歸

5、納了兩條目前解決這個(gè)問題的最佳思路，一條思路是采用頻率調(diào)諧的方法進(jìn)行顯著性檢測(cè)，另一條是通過計(jì)算區(qū)域全局對(duì)比度進(jìn)行顯著性檢測(cè)。沿著這兩條思路，本文分別設(shè)計(jì)了加權(quán)多尺度頻率調(diào)諧檢測(cè)方法和超像素全局對(duì)比度檢測(cè)方法。這兩種方法很好的完成了初級(jí)階段的檢測(cè)任務(wù)。
　　 (3)為了能夠做到快速選擇最為顯著的區(qū)域，本文在高級(jí)顯著性階段設(shè)計(jì)了關(guān)鍵區(qū)域聚焦方法。通過選取聚焦點(diǎn)，分析聚焦點(diǎn)的分布來對(duì)圖像的初級(jí)顯著性進(jìn)行優(yōu)化。將兩種初級(jí)階段的顯著性檢