基于視覺注意力點的顯著性目標檢測.pdf

1、日漸發(fā)達的科技社會中，如何讓機器代替人類來處理各類信息已經(jīng)成為一個越來越重要的課題，而人們對于信息的理解也從字符來到了圖片甚至是動態(tài)圖像，故而對圖像中信息的判定和識別占有一個越來越重要的地位。對于機器而言，一個圖像中所存在的多種目標并非全部都有用，如何尋找出所需要的目標對后續(xù)信息的處理效率有著舉足輕重的作用。
　　對于圖像處理而言，往往存在著目標和背景兩種元素，我們往往更加關(guān)注圖像中有意義的部分，即目標。如何尋找出一個圖像中的目標

2、就是顯著性檢測的工作。顯著性檢測屬于圖像處理中的預處理部分，是否可以準確的檢測出一個圖像中的顯著性目標對于后續(xù)的圖像分割，識別，追蹤有著巨大的影響。在過去有非常多的研究者在顯著性領(lǐng)域做出了巨大的貢獻，而這些研究被普遍認為顯著性檢測分為兩個種類，分別為自上而下的基于任務的檢測方法和自下而上的，無語境的前注意法兩類。然而我們認為在這個傳統(tǒng)分類之外，還存在著兩個基于檢測效果區(qū)別而成生的的方向，分別是視覺點預測和顯著性目標檢測。這兩種方向在理論

3、研究上是獨立發(fā)展的，但是在實際應用中，兩種方法卻經(jīng)常承擔了相類似的職能。
　　這篇論文中，根據(jù)最近兩年一些學者已經(jīng)得到的一些成果，和本文中的研究，我們證明了視覺點預測和顯著性目標檢測之間存在著必然的的聯(lián)系，并且使用Borji和我們提出的方法來驗證了這種聯(lián)系的。在論證了這種聯(lián)系后，我們提出了一種采用主要用來預測人眼視覺注意力點的視覺顯著性映射圖來尋找顯著性目標的方法。這種方法可以論證，如果能夠得到準確的幾個人眼注意力點，我們就可以通

4、過這些點來找到具有全分辨力的目標，如此在今后的顯著性檢測的研究中，我們可以將更多的精力放在如何尋找人眼注意力點上，而無需找到準確的整個目標，并且這個方法既適用于基于任務的檢測法和前注意檢測法。它的主要步驟為：1)從一個視覺顯著性映射圖中獲得一些點，并使用這些點來標記使用超像素分割算法獲得的超像素，并獲得一些線索點；使用由色彩-距離和距離-色彩的圖組成的雙生圖來學習這些線索點，并預測標注其余超像素的顯著性值。最后我們需要使用圖片中邊緣的特