圖像顯著性檢測研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，大量的圖像信息方便了人們的生活，同時也隨之產(chǎn)生了大量的冗余信息。如何從海量的圖像中去除冗余，找到人類需要和感興趣的信息，成為了一個熱門研究課題。鑒于人類的視覺系統(tǒng)能夠快速高效的從場景中找到有效信息且忽略不需要的干擾，大量研究人員開始致力于模擬人類的視覺系統(tǒng)來對圖像進(jìn)行處理。本文通過模擬人類視覺注意機(jī)制，提出相關(guān)顯著性檢測模型。
　　首先介紹了現(xiàn)有的部分模擬人類視覺注意機(jī)制的顯著性檢測算法，并詳細(xì)介紹了其中兩

2、個模型的原理和詳細(xì)技術(shù)細(xì)節(jié)。分析了當(dāng)前主要算法的原理及其特點，提出了本文的兩種顯著性計算方法。
　　其一是基于局部對比度和全局稀有性的顯著性檢測模型算法。大量的前人研究工作表明，提取局部對比能夠獲得較好的目標(biāo)邊緣，而計算全局稀有度在目標(biāo)同質(zhì)區(qū)域得到較好的顯著圖。本文提出了一種新的局部對比度和全局稀有性的顯著性檢測算法，得到更好的顯著性檢測結(jié)果。
　　另一種是結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測模型，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，通過由粗到細(xì)，循序漸

3、進(jìn)的方式計算顯著概率。通過計算包含了全部或大部分顯著目標(biāo)的凸包，并結(jié)合凸包計算似然概率。提出了兩種先驗概率，其一是通過衡量圖像中像素與凸包內(nèi)像素的差異來估計先驗概率，另一種利用了提出的局部全局方法的成果，根據(jù)圖像的特征分布和對比估計先驗概率。將先驗概率和似然概率按照貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來得到最終顯著性概率圖。
　　本文的算法在相應(yīng)數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)基于局部對比度和全局稀有性的顯著性檢測模型得到顯著圖能夠得到較好的目標(biāo)，且在目標(biāo)內(nèi)的