基于视觉系统"What"和"Where"通路的图像显著区域检测

受神经解剖学和心理学中有关视觉系统研究成果的启发,提出一个新的基于"wht"和"where"通路的图像显著区域检测模型.该模型包括显著区发现和显著区转移这两个感知过程,首先通过度量统计特征显著性,找到第一个显著区域和潜在目标,然后计算当前潜在目标的吸引力以确定下一个显著区域及相应的潜在目标,以此循环直到得到整幅图像的信息.该方法应用于多幅自然图像的实验,结果证实该模型检测效果较好,并具有一定的抗噪能力.     

基于背景原型对比度的显著性物体检测

针对传统显著性模型在自然图像的显著性物体检测中存在的缺陷,提出了一种利用背景原型(background prototypes)进行对比的视觉关注模型,以实现显著性物体的检测与提取;传统显著性模型主要通过计算区域中心与四周区域差异性实现显著性检测,而自然场景中显著性区域和背景区域往往都存在较大差异,导致在复杂图像中难以获得理想检测效果;基于背景原型对比度的显著性物体检测方法在图像分割生成的超像素图基础上,选择距离图像中心较远的图像区域作为背景原型区域,通过计算图像中任意区域与这些背景原型区域的颜色对比度准确检测和提取图像中的显著性物体;实验结果表明,基于背景原型对比度的显著性模型可以更好地滤除杂乱背景,产生更稳定、准确的显著图,在准确率、召回率和F-measure等关键性能和直观视觉效果上均优于目前最先进的显著性模型,计算复杂度低,利于应用推广。     

结合立体视觉舒适度的立体图像显著性检测

针对先前的立体图像显著性检测模型未充分考虑立体视觉舒适度和视差图分布特征对显著区域检测的影响,提出了一种结合立体视觉舒适度因子的显著性计算模型.该模型在彩色图像显著性提取中,首先利用SLIC算法对输入图像进行超像素分割,随后进行颜色相似区域合并后再进行二维图像显著性计算;在深度显著性计算中,首先对视差图进行预处理;然后基于区域对比度进行显著性计算;最后,结合立体视觉舒适度因子对二维显著图和深度显著图进行融合,得到立体图像显著图.在不同类型立体图像上的实验结果表明,该模型获得了85%的准确率和78%的召回率,优于现有常用的显著性检测模型,并与人眼立体视觉注意力机制保持良好的一致性.     

浮雕显著性信息熵驱动的三维模型最优视点选择

在三维模型最优视点选择中,将模型的浮雕显著性信息度量引入模型视点互信息的信息熵分析,提出一种结合视觉显著性的模型视见描述子刻画方法.针对模型视点球的各个视点计算模型可见面片浮雕显著性信息熵驱动的视见描述子,并从中选择视见描述子值最大的视点作为模型的最优观察视点.实验结果表明,由该方法获取的最优视点得到的视图能够反映和展示三维模型的视觉显著特征.     

基于局部复杂度和初级视觉特征的自底向上注意信息提取算法

借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出了一种新的自底向上的注意信息提取算法.自底向上的注意信息由图像中每个点对应区域的显著性构成,区域的尺度自适应于局部特征的复杂度.新的显著性度量标准综合考虑了局部复杂度、统计不相似和初级视觉特征这3个方面的特性.显著区域在特征空间和尺度空间中同时显著.获取的自底向上的注意信息具有旋转、平移、比例缩放不变性和一定的抗噪能力.以该算法为核心,构建了一个注意模型,将其应用于多幅自然图像的实验证明了算法的有效性.     

一种基于物体的视觉注意计算模型

为解决基于空间的视觉注意计算模型存在的注意目标不完整、容易转移到无意义区域等问题,提出一种结合空间显著性的基于物体的视觉注意计算模型。检测图像的边缘信息,根据空间视觉显著性度量结果,提取显著值高的封闭边缘,得到感知物体的轮廓。根据各感知物体的大小、位置和显著程度计算其注意度。注意焦点按照注意度递减的顺序在各感知物体之间进行转移。在多幅自然图像上进行实验验证,实验结果表明该模型具有和人类视觉特性相符合的注意效果。     

基于特征点检测的三维模型最佳视点选择

针对三维模型最佳视点选择问题,提出了一种基表面特征点检测的视点选择算法。首先引入一种基于局部平均形心距离差的顶点显著性度量方法,认为三维网格模型表面某顶点的显著性是由该顶点与形心之间距离和该顶点邻域内的顶点与形心之间距离的平均差值来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定;然后根据顶点的显著性大小进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布和显著度大小计算视点质量,提取出最佳视点。实验结果验证了基于三维模型特征点的视点选择方法的有效性,在能够选择出质量较优的视点的同时保证算法的效率。     

基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法

采用与传统的利用特征匹配方法进行地物目标识别不同的思路,提出一种基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法.该方法在低层特征空间利用视觉关注模型将航拍图像分解成若干个视觉显著性子图,提取出目标可能存在的候选区域;对训练图像集构建基于SIFT局部特征的特征袋语义模型,并利用模型中的特征字典提取出显著性子图所包含的显著语义特征,以实现对机场和油库目标的快速检测识别.利用Google Earth构建了多种不同成像条件下的典型目标数据库,对文中方法的有效性进行验证.实验的结果表明,该方法比传统的特征匹配方法具有更好的识别性能和更高的运算效率,同时对于光照、视点和尺度变化等干扰具有较强的鲁棒性.     

自动特征选择和加权的图像显著区域检测

视觉显著性度量是图像显著区域提取中的一个关键问题,现有的方法主要根据图像的底层视觉特征,构造相应的显著图。不同的特征对视觉显著性的贡献是不同的,为此提出一种能够自动进行特征选择和加权的图像显著区域检测方法。提取图像的亮度、颜色和方向等特征,构造相应的特征显著图。提出一种新的特征融合策略,动态计算各特征显著图的权值,整合得到最终的显著图,检测出图像中的显著区域。在多幅自然图像上进行实验,实验结果表明,该方法在运算速度和检测效果方面都取得了不错的效果。     

融合连续区域特性和背景学习模型的显著计算

为了提高显著性模型的计算效率,提出基于连续区域特性和背景学习的模型,分别提取图像的显著区域,并进行融合.首先计算区域显著目标像素与周围像素位置的距离,提出基于贝叶斯的区域显著性对比的度量方法.然后采用连续性区域合并,合并空洞区域与其最相似的邻居区域.之后采用3种典型的显著性算法处理同一幅图像,得到不同的显著特征图,采用反差法得到各特征图的背景,建立混合高斯背景模型,加权学习合成背景图,再与原图作差得到前景显著区域.最后结合细胞调节规律融合得到的显著区域.在SED1、ASD图像库中测试文中算法,所得的F-measure、平均误差都较优.     

基于信息量增强的共生直方图显著性检测算法

针对目前基于共生直方图显著性方法检测得到的显著性区域容易受到背景区域高对比度边界的干扰,提出了一种通过信息量增强的改进后的共生直方图检测方法。该方法利用显著性区域和背景边界区域在局部共生直方图分布复杂度差异较大的特点,并使用信息量值来量化这种差异。在进行显著度计算时将对局部共生直方图复杂度估计的信息量值叠加到原始算法的各个通道中,从而达到增强显著性区域的同时抑制背景边缘显著性的目的。对AIM数据集进行数值实验,该方法对原方法在准确性和鲁棒性上都具有较为明显的改善,通过ROC曲线进行分析,所提出方法将原方法的AUC值从0.720 8提高到0.731 1。     

融合双目多维感知特征的立体视频显著性检测

目的 立体视频能提供身临其境的逼真感而越来越受到人们的喜爱,而视觉显著性检测可以自动预测、定位和挖掘重要视觉信息,可以帮助机器对海量多媒体信息进行有效筛选。为了提高立体视频中的显著区域检测性能,提出了一种融合双目多维感知特性的立体视频显著性检测模型。方法 从立体视频的空域、深度以及时域3个不同维度出发进行显著性计算。首先,基于图像的空间特征利用贝叶斯模型计算2D图像显著图;接着,根据双目感知特征获取立体视频图像的深度显著图;然后,利用Lucas-Kanade光流法计算帧间局部区域的运动特征,获取时域显著图;最后,将3种不同维度的显著图采用一种基于全局-区域差异度大小的融合方法进行相互融合,获得最终的立体视频显著区域分布模型。结果 在不同类型的立体视频序列中的实验结果表明,本文模型获得了80%的准确率和72%的召回率,且保持了相对较低的计算复杂度,优于现有的显著性检测模型。结论 本文的显著性检测模型能有效地获取立体视频中的显著区域,可应用于立体视频/图像编码、立体视频/图像质量评价等领域。     

基于频域与空间域分析的显著区域检测算法

显著区域检测对于多种计算机视觉应用有所帮助,如图像分割、目标识别、图像检索及自适应压缩。为此,提出一个基于频域与空间域分析的显著区域检测算法。通过拥有不同尺寸窗口的中值滤波器对不显著的区域进行抑制,根据空间信息选择最佳的显著图。与 5个经典算法的比较实验结果表明,利用该算法得到的显著图既去除了背景,又突出了整个显著物体。     

利用背景先验的显著性检测算法

目的 针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法。方法 首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素。然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识。根据背景先验计算各超像素的显著性,得到显著图。最后,将不同超像素尺度下的显著图进行融合得到最终显著图。结果 在公开的MASR-1000、ECSSD、SED和SOD数据集上进行实验验证,并和目前流行的算法进行实验对比。本文算法的准确率、召回率、F-Measure以及平均绝对误差均在4个数据集上的平均值分别为0.718 9、0.699 9、0.708 6和0.042 3,均优于当前流行的算法。结论 提出了一种新的显著性检测算法,对原始图像进行多尺度分析,利用背景先验计算视觉显著性。实验结果表明,本文算法能够完整、准确地检测显著性区域,适用于自然图像的显著性目标检测或目标分割应用。     

基于颜色通道比较的显著性检测

为了快速有效地检测图像中的显著性区域,利用颜色通道差异信息和空间信息,提出了一种基于颜色通道比较的显著性检测算法. 该算法将显著性检测任务看作对图像前景区域和背景区域进行分离和识别的过程,首先基于RGB颜色空间构造了一组反映不同色彩信息的颜色通道,通过通道比较将不同颜色的区域分离开,然后通过分析空间信息选择出属于前景的区域,最后对所有前景区域进行合并得到最终的显著图. 我们在两个公开数据集上与现有的一些检测算法进行了对比试验,结果表明该算法具有较低的计算复杂度以及较高的检测准确率和召回率,证明该算法是简单有效的.     

不规则像素簇显著性检测算法

目的 显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块进行检测,计算过程中不能充分利用图像不规则的结构和纹理的信息,对算法精度产生影响。针对上述问题,本文提出一种基于不规则像素簇的显著性检测算法。方法 根据像素点的颜色信息量化颜色空间,同时寻找图像的颜色中心,将每个像素的颜色替代为最近的颜色中心的颜色。然后根据相同颜色标签的连通域形成不规则像素簇,并以连通域的中心为该簇的位置中心,以该连通域对应颜色中心的颜色为该簇整体的颜色。通过像素簇的全局对比度得到对比度先验图,利用目标粗定位法估计显著目标的中心,计算图像的中心先验图。然后将对比度先验图与中心先验图结合得到初始显著图。为了使显著图更加均匀地突出显著目标,利用图模型及形态学变化改善初始显著图效果。结果 将本文算法与5种公认表现最好的算法进行对比,并通过5组图像进行验证,采用客观评价指标精确率—召回率（precision-recall,PR）曲线以及精确率和召回率的调和平均数F-measure进行评价,结果表明本文算法在PR曲线上较其他算法表现良好,在F-measure方面相比其他5种算法均有00.3的提升,且有更佳的视觉效果。结论 本文通过更合理地对像素簇进行划分,并对目标物体进行粗定位,更好地考虑了图像的结构和纹理特征,在显著性检测中有较好的检测效果,普适性强。     

基于图像显著性检测的图像分割

图像分割在许多图像处理和机器视觉问题中是一个非常重要的过程,是将一幅图分割成几个显著的区域,然而不能将其中最显著的目标直接分割出来,需要进一步处理。为此本文采用显著性检测的算法实现了对目标的分割。显著性区域检测可以应用于目标检测、图像检索、图像分割等机器视觉问题。使用杨等人提出的基于图论的流形排序算法检测显著性算法得到显著性图,再结合mean-shift分割算法,实现了对视觉显著性目标分割提取,可获得可观的图像分割结果,并将此算法应用到了森林火灾检测中,能对图像中的火焰部分进行有效的分割提取。     

基于对比度优化流形排序的显著目标检测算法

现有的基于背景先验的显著性算法模型中存在先验区域选取不合理的问题,导致计算出的前景区域不准确,影响最终结果。针对该问题提出了基于对比度优化流形排序的显著目标检测算法。利用图像边界信息找出背景先验,设计出采用显著期望、局部对比度以及全局对比度三个指标来衡量先验质量的算法,并根据先验质量设计带权加法,代替简单乘法融合显著先验,从而使显著先验更加准确。从先验中提取显著区域时,更改了选取阈值的策略,更合理地选取出前景区域,再利用流形排序得到显著性图,从而使显著性检测结果更加准确。实验结果表明,与同类算法相比,所提算法突出显著区域,减少噪声,更符合人类视觉感知,并在处理时间上领先于深度学习方法。