基于视觉感知的平面设计背景图像裁剪

在平面设计工作中,为了解决前景图像与背景画布大小的不匹配问题,设计师通常需要对背景图像进行裁剪,但已有的裁剪方法没有考虑到用户对裁剪后视觉效果的主观体验.为此,本文提出了一种基于视觉感知的平面设计背景图像裁剪方法,首先基于全卷积神经网络训练平面设计数据集,建立视觉显著性预测模型,对图像进行视觉显著性预测;然后基于眼动跟踪技术,利用获得的眼动跟踪数据来识别图像的重要区域;最后将上述两步的结果进行融合,得到建议裁剪区域.实验结果表明,该方法的图像裁剪结果比已有方法更能吸引用户的视觉注意,具有更好的主观体验,且裁剪效果在平均重叠率和边界位移误差等指标上均有一定提升,验证了该方法在具体平面设计工作中的有效性与实用性.     

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。     

拟人视觉系统的显著性检测方法

从人眼的视觉机制出发,提出了一种拟人视觉系统的显著性检测方法。该方法首先对图像进行量化并选取出高频颜色,降低了计算的复杂度,然后对图像进行分割对比,初始的视觉点以图像的中心作为基准点,通过提出的视觉引力模型迭代计算出视觉点的移动轨迹,最终寻找到显著区域。在公开的数据集上的实验结果表明,本方法所寻找到的显著区域相对于其他方法能够更精确地对显著区域进行标注,更加符合实际应用。     

基于眼动点视觉先验与边缘优化的显著性检测

图像显著性检测是计算机视觉中的基础研究课题之一.当前基于深度学习的方法虽然能够有效提高显著性检测结果的准确性,但是在显著性目标的物体边缘细节提取方面还不能令人满意.为此,提出了一种基于眼动点预测先验的边缘细化网络用于显著性目标提取.首先,对输入图像进行眼动点预测,将生成的特征图像作为后续显著性检测的视觉先验;其次,利用...     

基于视觉显著性的航拍车辆检测

航拍图像与普通图像相比,具有以下特殊性:分辨率较低,细节不充分;检测目标体积小,难检测;背景的纹理干扰较大。这些特殊性使得直接应用经典的显著性检测方法在航拍图像上不能取得理想的效果。针对这个问题,根据人类视觉系统的特点,提出了一种通过特征显著性分析确定目标候选区域的车辆检测算法。首先,用车辆底层边条信息对输入图像卷积,得到特征响应图。然后计算不同尺度下的特征响应图的谱残差,得到显著性响应图。最后,通过融合多尺度下的显著性响应图,并进行时域和空域增强处理,得到最终的显著性地图。对真实场景下的图像进行仿真实验,结果表明该算法能取得较好的检测效果。     

视觉感知式场景文字检测定位方法

针对自然场景中复杂背景干扰检测的问题,本文提出一种基于视觉感知机制的场景文字检测定位方法。人类视觉感知机制通常分为快速并行预注意步骤与慢速串行注意步骤。本文方法基于人类感知机制提出一种场景文字检测定位方法,该方法首先通过两种视觉显著性方法进行预注意步骤,然后利用笔画特征以及文字相互关系实现注意步骤。本文方法在ICDAR 2013与场景汉字数据集中均取得较有竞争力的结果,实验表明可以较好地用于复杂背景的自然场景英文和汉字的检测。     

显著性目标检测中的视觉特征及融合

显著性目标检测,在包括图像/视频分割、目标识别等在内的许多计算机视觉问题中是极为重要的一步,有着十分广泛的应用前景。从显著性检测模型过去近10年的发展历程可以清楚看到,多数检测方法是采用视觉特征来检测的,视觉特征决定了显著性检测模型的性能和效果。各类显著性检测模型的根本差异之一就是所选用的视觉特征不同。首次较为全面地回顾和总结常用的颜色、纹理、背景等视觉特征,对它们进行了分类、比较和分析。先从各种颜色特征中挑选较好的特征进行融合,然后将颜色特征与其他特征进行比较,并从中选择较优的特征进行融合。在具有挑战性的公开数据集ESSCD、DUT-OMON上进行了实验,从PR曲线、F-Measure方法、MAE绝对误差三个方面进行了定量比较,检测出的综合效果优于其他算法。通过对不同视觉特征的比较和融合,表明颜色、纹理、边框连接性、Objectness这四种特征在显著性目标检测中是非常有效的。     

Fabric defect detection based on saliency histogram features

In order to increase the automatic quality control level in the textile industry, depending on the big data collected by the Internet of things of the textile factories, this paper proposes a novel visual saliency–based defect detection algorithm, which has the capability of automatically detecting defect in both nonpatterned and patterned fabrics. The algorithm employs the histogram features extracted from the saliency maps to detect the fabric defects. The algorithm involves three main steps: (1) saliency map generation to highlight the defective regions and suppress the defect‐free regions, (2) saliency histogram features extraction and selection to obtain the feature vectors that can effectively discriminate between the defective and defect‐free fabric images, and (3) fabric defect detection using a two‐class support vector machine classifier that has been trained using sets of feature vectors extracted from defective and defect‐free fabric samples. Experimental results show that our method yields accurate detections, outperforming other state‐of‐the‐art algorithms.     

基于概率图与视觉显著性的海面目标检测方法

针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法。首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标。实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰。与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求。     

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。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法*

为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(Seam Carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。     

基于视觉显著度的皮革表面瑕疵检测

针对汽车内饰皮革的瑕疵检测易受皮革自身纹理干扰、检测难度较大的问题,发现瑕疵存在于均匀变化图像中局部变化明显的区域,符合人眼注意机制,故提出了基于视觉显著模型的皮革瑕疵检测方法。首先提取皮革图像的颜色和亮度特征,然后利用中心周围差算子分别计算特征显著图,再融合成最终显著图,最后在此基础上利用区域生长方法对瑕疵区域进行分割,以实现瑕疵的准确定位。实验结果表明,与FCM聚类分割法、阈值分割法及SVM分类法相比,本文提出的方法具有较高的检测精度及较快的检测速度,解决了皮革瑕疵检测过程中受纹理干扰严重等问题,能有效应用于皮革瑕疵的机器自动检测中。     

利用视觉显著性的图像分割方法

提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征,从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性,得到各特征显著图;对各特征显著图进行综合,生成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割,得到二值图像,将二值图像与原始图像叠加,将前景和背景分离,得到图像分割结果。在多幅自然图像上进行实验验证,并给出相应的实验结果和分析。实验结果表明,该方法正确有效,具有和人类视觉特性相符合的分割效果。     

基于视觉显著性图与似物性的对象检测

为了能够准确地检测出图像中的显著性对象,提出了一种新的基于视觉显著性图与似物性的对象检测算法。该算法首先在图像上提取大量具有较高似物性度量的矩形窗口,并估算出对象可能出现的位置,将窗口级的似物性度量转换到像素级的似物性度量;然后把原始显著性图与像素级的似物性图进行融合,生成加权显著性图,分别二值化原始显著性图和加权显著性图,利用凸包检测得到最大查找窗口区域与种子窗口区域;最后结合边缘概率密度搜索出最优的对象窗口。在公开数据集MSRA-B上的实验结果表明,该算法在准确率、召回率以及F-测度方面优于最大化显著区域检测算法、区域密度最大化算法以及似物性对象检测算法等已有的多种算法。     

基于显著性检测的自适应机器人拣选系统

在分析了现有拣选系统需要事先进行样本特征提取的情况下,为适应复杂多变的拣选环境,提出了基于显著性检测的自适应目标拣选算法.该方法通过前景目标的相互对比,识别出最具显著性特征的物体作为拣选对象,避免了预先学习的过程,并能用分析结果不断修正识别特征,提高了系统的工作效率和自动化程度.设计了适用于工业机器人的拾取控制系统,涉及网络通信、总线管理和运动控制等多方面.实验结果表明了系统的准确性与稳定性.     

基于图像显著性的路面裂缝检测

有效的视觉显著性方法能准确快速地帮助人们在大量视觉信息中找到感兴趣的物体.针对实际路面图像噪声成分复杂、覆盖面广的特点,提出一种基于图像显著性的路面裂缝检测算法.该算法对路面裂缝图像分块灰度校正后,根据灰度稀疏性、全局对比度计算粗尺度下的裂缝显著值,然后由裂缝局部亮度、边缘特性、连续性特点进行不断扩张的细尺度的局部邻域显著性增强,再经空间显著性加强后,采用自适应阈值分割提取裂缝.大量的实验结果表明,该算法比传统算法更能正确、有效地检测出裂缝整体区域,抗噪声能力强,漏检率和误检率很低,具有和人类视觉特性相符合的检测结果.