基于感兴趣区的小波域彩色图像检索新方法

提出了一种基于感兴趣区的小波域彩色图像检索新方法.该方法首先结合人眼视觉感知特性,在小波变换域内利用K-均值聚类提取出感兴趣区域,然后以感兴趣区的小波系数局部能量作为纹理特征,颜色均值和均方差作为颜色特征,重心坐标作为位置特征,计算图像间内容的相似度并进行检索.仿真实验结果表明,当图像中有明显的感兴趣区域时（特别是背景简单的图像）,该方法能够更加准确地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

一种基于感知物体的场景分析注意机制

基于物体的选择性注意在心理学领域正日益为广大研究人员所认可,而计算机视觉领域中现有的注意模型大多数是基于特征的,或者是基于空间的.本文给出了一种基于物体的选择性注意计算模型.该模型将“感知物体”作为引起注意的基本单元,并给出了感知物体及其邻域的定义.该注意模型包括两个步骤：（1）在给定图像中选择第一个注视点;（2）在整幅图像中实现注视点的有效转移.在该注意模型中,感知物体与其邻域之间灰度值的绝对差异--对比度,被作为该感知物体显著性的一种度量,并且注视点在图像中的转移顺序是由每个感知物体的显著度的次序来决定的.该模型的优点有：首先,由于该模型是完全基于感知物体的,使得其输出结果可以很容易地应用到物体识别、图像分割和场景分析中;其次,该模型是多尺度的,也就是说,它可以根据实际任务的需要进行适当的调整.大量的真实图像实验表明,所提出的模型具有一定的合理性.