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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
引用本文:田媚,罗四维,黄雅平,赵嘉莉.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[J].计算机研究与发展,2008,45(10).
作者姓名:田媚  罗四维  黄雅平  赵嘉莉
作者单位:北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044
基金项目:国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目,国家自然科学基金项目,教育部博士点基金项目,北京交通大学科技基金项目
摘    要: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.

关 键 词:视觉注意  视觉显著性  显著区域  局部复杂度  初级视觉特征

Extracting Bottom-Up Attention Information Based on Local Complexity and Early Visual Features
Tian Mei,Luo Siwei,Huang Yaping,Zhao Jiali.Extracting Bottom-Up Attention Information Based on Local Complexity and Early Visual Features[J].Journal of Computer Research and Development,2008,45(10).
Authors:Tian Mei  Luo Siwei  Huang Yaping  Zhao Jiali
Affiliation:Tian Mei,Luo Siwei,Huang Yaping,, Zhao Jiali(School of Computer & Information Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044)
Abstract:During the last few years,extraordinary progress has been made in understanding the basic principle of how information is processed by visual cortex.This brings more and more concerning to bottom-up attention at home and abroad,and a large number of models based on it are built.But difficulties are met about how to extract efficient bottom-up attention information which is invariant to image scale,rotation and translation.Inspired by the research of visual attention in psychology,a novel algorithm for extra...
Keywords:visual attention  visual saliency  salient region  local complexity  early visual features  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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