復(fù)雜背景織物圖像中視覺(jué)顯著區(qū)域檢測(cè)方法研究.pdf

1、人類視覺(jué)系統(tǒng)可以快速的從復(fù)雜場(chǎng)景圖像中獲得顯著區(qū)域，其主要原因是視覺(jué)選擇性注意機(jī)制在起作用。通過(guò)模擬人類的視覺(jué)選擇性注意機(jī)制建立視覺(jué)顯著性模型，在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下我們也可以使計(jì)算機(jī)快速提取復(fù)雜場(chǎng)景中的顯著區(qū)域。目前，人們已經(jīng)提出了許多視覺(jué)顯著性模型。這些模型從不同的角度主要對(duì)自然場(chǎng)景中的顯著區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)。但對(duì)于具有復(fù)雜背景的織物圖像，這些模型的檢測(cè)效果并不理想。
　　織物圖像與一般自然場(chǎng)景圖像不同，其顯著特點(diǎn)就是具有豐富的紋理

2、信息，因此對(duì)織物圖像的分析本質(zhì)上就是對(duì)紋理的分析。一般來(lái)說(shuō)，紋理能夠有效的反映織物圖像的特征信息，所以人們?cè)跈z測(cè)織物圖像時(shí)，首先需要考慮的就是紋理信息。對(duì)織物圖像紋理特性的研究要一般從紋理的結(jié)構(gòu)、粗細(xì)程度、均勻性、方向性和隨機(jī)性等方面考慮，目前的算法對(duì)這些參數(shù)特征的提取普遍存在計(jì)算復(fù)雜度高、對(duì)噪聲比較敏感等問(wèn)題。對(duì)于布匹，雖然紋理多樣化及疵點(diǎn)類型較多，但疵點(diǎn)在復(fù)雜的紋理背景中較為顯著。利用人類視覺(jué)的感知機(jī)理，根據(jù)織物圖像的特征，在已有顯

3、著性模型的基礎(chǔ)上，提出適合織物圖像的顯著性模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)具有復(fù)雜背景的織物圖像中疵點(diǎn)的快速檢測(cè)具有較大研究意義。
　　通過(guò)對(duì)織物的紋理結(jié)構(gòu)特征的分析，我們提出了基于紋理結(jié)構(gòu)異常的織物疵點(diǎn)檢查算法。該算法的核心思想就是基于像素的冗余性，得到表征織物圖像全局結(jié)構(gòu)特征的主鄰域結(jié)構(gòu)圖。通過(guò)鄰域結(jié)構(gòu)圖與主鄰域結(jié)構(gòu)圖的差異定義像素的顯著性。我們的算法的準(zhǔn)確度較高。當(dāng)圖像的尺寸較大時(shí)，我們算法的運(yùn)行效率會(huì)較低，不利于實(shí)時(shí)檢測(cè)。對(duì)于以上問(wèn)題，我們利