惰性随机游走视觉显著性检测算法

目的 鉴于随机游走过程对人类视觉注意力的良好描述能力,提出一种基于惰性随机游走的视觉显著性检测算法。方法 首先通过对背景超像素赋予较大的惰性因子,即以背景超像素作为惰性种子节点,在由图像超像素组成的无向图上演化惰性随机游走过程,获得初始显著性图;然后利用空间位置先验及颜色对比度先验信息对初始显著图进行修正;最终通过基于前景的惰性随机游走产生鲁棒的视觉显著性检测结果。结果 为验证算法有效性,在MSRA-1000数据库上进行了仿真实验,并与主流相关算法进行了定性与定量比较。本文算法的Receiver ROC（operating characteristic）曲线及F值均高于其他相关算法。结论 与传统基于随机过程的显著性检测算法相比,普通随机游走过程无法保证收敛到稳定状态,本文算法从理论上有效克服了该问题,提高了算法的适用性;其次,本文算法通过利用视觉转移的往返时间来刻画显著性差异,在生物视觉的模拟上更加合理贴切,与普通随机游走过程采用的单向转移时间相比,效果更加鲁棒。     

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。     

基于视觉显著性的水面垃圾目标检测

针对实际水面复杂环境提出了一种基于视觉显著性的水面垃圾目标检测算法。首先对输入图像进行超像素分割,在CIELab、RGB和HSV颜色空间中提取超像素级的显著性特征,然后使用随机森林回归器将显著性特征进行融合得到疑似显著性图,并使用自适应阈值分割得到疑似二值显著性图,最后使用MLP分类器对原始图像中的疑似垃圾目标区域进行判别,去除水波、倒影和反光的干扰,最终检测出水面的垃圾目标。实验结果表明所提基于视觉显著性的水面垃圾目标检测算法的性能优于其他水面目标检测算法。     

一种基于颜色和纹理的显著性目标检测算法

视觉显著性检测是很多计算机视觉任务的重要步骤,在图像分割、自适应压缩和识别物体方面都有很重要的应用。提出了一种基于HSV颜色、纹理特征和空间位置关系相结合的显著性检测算法。该方法先将图像分割成小的图像片以获取图像的局部信息,结合图像片颜色的独特性和空间分布的紧凑性计算得到颜色显著图;同时利用Gabor滤波器对图像进行不同尺度和方向地滤波得到纹理特征向量,然后对特征向量计算纹理差异得到纹理显著图;最后将二者结合得到最终显著图。实验结果表明,该方法在检测效果和抗噪能力等方面均可获得较为满意的结果。     

一种基于深度网络的显著性目标检测算法

针对目前已有显著性目标检测算法精度不高以及目标边缘模糊等问题,给出一种基于深度网络的显著性目标检测算法.该算法设计一个端到端的多尺度全卷积网络,在原始输入图像中运行一次即可直接得到像素级的显著性图像;通过基于图像四边的边界先验知识改进GMR流形排序算法,根据前景与背景是相对的这一理论提出背景计算;采用基于完全连接的C ...     

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。     

基于视觉显著性与PCNN的图像分割算法

针对射线缺陷检测图像对比度低、缺陷边缘模糊、噪声多、存在较大的背景起伏等缺点,传统缺陷检测方法难从焊缝缺陷图像中提取出对比度较低的目标缺陷的问题,该文提出了结合视觉显著性与脉冲耦合神经网络（PCNN）的缺陷分割算法。首先,利用LC算法对射线检测图像进行显著性区域检测,得到反映图像不同区域显著程度的显著图;其次,将所得到的显著图作为简化PCNN的输入图像,并利用最小交叉熵分割出感兴趣区域。实验结果表明,相较于传统的最大类间方差（Otsu）算法和脉冲耦合神经网络算法,采用该算法分割缺陷的效果较好,其分割边缘与细节信息的清晰度高,采用该算法分割缺陷的效果有较大提升。     

一种改进的随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法稳定性差的问题,根据排队论知识,在分析了决定其性能要素的分布规律之后,得出结论：路由器缓冲区的队列长度是非线性分布的,路由器尾丢弃率随队列平均长度的增大而增大,但不是呈线性关系。给出了一种非线性改进算法,改善了算法的稳定性。     

视觉显著性检测与金字塔变换相结合的图像融合

提出了一种利用人类视觉机制进行图像融合的算法。首先对源图像进行金字塔分解;接着对低频和高频分量采用不同的融合策略,低频分量依据最大显著性准则选择融合像素,高频分量利用相关性加权准则选择融合像素。初步融合后的低频和高频分量经金字塔重建获得最终融合结果。金字塔变换可提供多分辨率的图像表示,但不区分图像区域的重要性;而视觉显著性检测可定位图像最显著区域,但对噪声敏感;两算法的结合能取长补短,获得好的融合结果。实验表明,提出的方法优于已发表的其他基于金字塔变换的图像融合算法,适用于多聚焦图像、多波段图像和多光谱图像融合。     

Efficient random saliency map detection

Most image retargeting algorithms rely heavily on valid saliency map detection to proceed. However, the inefficiency of high quality saliency map detection severely restricts the application of these image retargeting methods. In this paper, we propose a random algorithm for efficient context-aware saliency map detection. Our method is a multiple level saliency map detection algorithm that integrates multiple level coarse saliency maps into the resulting saliency map and selectively updates unreliable regio...     

基于视觉显著图的异性纤维彩色图像分割方法

为实现对棉花异性纤维自动视觉检测系统采集的彩色图像的精确分割,提出了基于视觉显著图的异性纤维彩色图像分割方法.通过计算颜色显著图,实现彩色异性纤维目标的识别;通过计算亮度显著图,实现灰色异性纤维目标的识别;将彩色和灰色目标进行融合,得到全部异性纤维目标.实验结果表明,该方法可以准确分割出异性纤维彩色图像中含有的各种异性纤维目标.通过比较发现,该方法在分割精度上明显优于其它方法,可以实现对异性纤维彩色图像的精确分割.     

图像适应算法中非冗余显著图的计算

近些年为了将大尺寸数字图像的内容自适应地显示在手机、PDA（掌上电脑）等屏幕较小的显示终端上以得到更好的显示效果,图像适应得到了很大的关注。现有的大量方法使用了不同的重要度映射来得到最优的图像缩放结果。图像适应算法就是为了去除图像中的不重要信息,为此提出在图像适应方法中使用非冗余显著图的计算来分析不重要信息的位置。首先,引入了图像分解,提出图像高梯度区域的冗余信息。然后,提出纹理梯度的概念,并进一步针对细节信息建立了纹理冗余度分析机制。纹理梯度非常适合卡通图像分析,从而将现有图像适应方法推广到非真实图像。大量实验结果显示,本文方法并不受图像适应算子的影响,该方法对具有复杂背景和包含多目标物体等的图像适应问题都比较鲁棒。     

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。     

运动显著性概率图提取及目标检测

目的 动态场景图像中所存在的静态目标、背景纹理等静态噪声,以及背景运动、相机抖动等动态噪声,极易导致运动目标检测误检或漏检。针对这一问题,本文提出了一种基于运动显著性概率图的目标检测方法。方法 该方法首先在时间尺度上构建包含短期运动信息和长期运动信息的构建时间序列组;然后利用TFT（temporal Fourier transform）方法计算显著性值。基于此,得到条件运动显著性概率图。接着在全概率公式指导下得到运动显著性概率图,确定前景候选像素,突出运动目标的显著性,而对背景的显著性进行抑制;最后以此为基础,对像素的空间信息进行建模,进而检测运动目标。结果 对提出的方法在3种典型的动态场景中与9种运动目标检测方法进行了性能评价。3种典型的动态场景包括静态噪声场景、动态噪声场景及动静态噪声场景。实验结果表明,在静态噪声场景中,F_score提高到92.91%,准确率提高到96.47%,假正率低至0.02%。在动态噪声场景中,F_score提高至95.52%,准确率提高到95.15%,假正率低至0.002%。而在这两种场景中,召回率指标没有取得最好的性能的原因是,本文所提方法在较好的包络目标区域的同时,在部分情况下易将部分目标区域误判为背景区域的,尤其当目标区域较小时,这种误判的比率更为明显。但是,误判的比率一直维持在较低的水平,且召回率的指标也保持在较高的值,完全能够满足于实际应用的需要,不能抵消整体性能的显著提高。另外,在动静态噪声场景中,4种指标均取得了最优的性能。因此,本文方法能有效地消除静态目标干扰,抑制背景运动和相机抖动等动态噪声,准确地检测出视频序列中的运动目标。结论 本文方法可以更好地抑制静态背景噪声和由背景变化（水波荡漾、相机抖动等）引起的动态噪声,在复杂的噪声背景下准确地检测出运动目标,提高了运动目标检测的鲁棒性和普适性。     

Affective saliency map considering psychological distance

This paper proposes a new affective saliency map (SM) model considering psychological distance as well as the pop-out property based on relative spatial distribution of the primitive visual features such as intensity, edge, color, and orientation. By reflecting congruency between the spatial distance caused by spatial proximity and distal in a visual scene and psychological distance caused by the way people think about visual stimuli, the proposed SM model can produce more human-like visual selective attention than a conventional SM model based on primary visual perception. In the proposed model, a psychological distance caused by a social distance, in which a proximal entity such as friend becomes more attractive when it is located near but a distal entity such as enemy becomes more attractive when it is located far from an observer, is considered. In the experiments, two types of visual stimuli are considered, mono-stimuli and stereo-stimuli. In the case of mono-stimuli, the visual stimuli on a picture with psychological depth cues were considered. Instead, in the case of stereo-stimuli, depth perception is also considered for obtaining real spatial distance of visual target in a visual scene. In order to verify the proposed affective SM model, an eye tracking system was used to measure the visual scan path and fixation time on a specific local area while monitoring the visual scenes by human subjects. Experimental results show that the proposed model can generate plausible visual selective attention properly reflecting both psychological distance and primitive visual stimuli inducing pop-out bottom-up features.     

基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测

检测整幅窜改图像的方法增加了许多非必要的计算量,为了降低计算复杂度和进一步提高检测精确率,提出了一种基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测方法。首先,结合图像梯度改进显著图,分离出包含图像高纹理信息的局部显著区域;其次,只对该局部区域采用SIFT(scale invariant feature transform)算法提取特征点;然后,对显著性小的图像采用密度聚类和二阶段匹配策略,对显著性大的图像采用超像素分割和显著块特征匹配的策略;最后,结合PSNR和形态学操作来定位窜改区域。在两个公开数据集上进行实验,该方法的平均检测时间小于10 s,平均检测精确率大于97%,均优于所对比的方法。实验结果表明,该方法能够大幅缩减检测时间、有效提高检测精确率,并且对几何变换和后处理操作也都具有较好的鲁棒性。     

融合显著物体检测的图像显示适配

目的 图像显著适配旨在自动调节图像尺寸,对图像内容进行非均匀缩放,以便在受限的展示空间内更好地保留显著物体。为了解决显示适配过程中显著物体部分扭曲的问题,提出一种基于显著物体检测的图像显示适配方法。方法 本文方法采用显著物体分割结果来替代显著性图,以改进显示适配结果。首先,采用显著性融合和传播的方法生成显著性图;接着,结合输入图像和显著性图,采用自适应三阈值方法实现显著物体分割;然后,以此为基础,生成输入图像的曲边网格表示;最后,通过对不同网格的非均匀缩放,生成符合目标尺寸的适配结果。结果 在面向图像显示适配的公开数据集RetargetMe上,将本文方法与现有的10种代表性显示适配方法的结果进行了人工评估和比较。本文方法可以有效地减少显著物体出现部分扭曲的现象,能在48.8%的图像上取得无明显缺陷的适配效果,比现有最好的方法提高了5%。结论 基于显著物体检测的图像显示适配方法有助于提高显示适配过程中对显著物体处理的一致性,减少由于显著物体部分扭曲而引起的明显人工处理痕迹,从而达到提升显示适配效果的目的。     

结合区域协方差分析的图像显著性检测

目的 图像显著性检测的目的是为了获得高质量的能够反映图像不同区域显著性程度的显著图,利用图像显著图可以快速有效地处理图像中的视觉显著区域。图像的区域协方差分析将图像块的多维特征信息表述为一个协方差矩阵,并用协方差距离来度量两个图像块特征信息的差异大小。结合区域协方差分析,提出一种新的图像显著性检测方法。方法 该方法首先将输入的图像进行超像素分割预处理;然后基于像素块的区域协方差距离计算像素块的显著度;最后对像素块进行上采样用以计算图像像素点的显著度。结果 利用本文显著性检测方法对THUS10000数据集上随机选取的200幅图像进行了显著性检测并与4种不同方法进行了对比,本文方法估计得到的显著性检测结果更接近人工标定效果,尤其是对具有复杂背景的图像以及前背景颜色接近的图像均能达到较好的检测效果。结论 本文方法将图像像素点信息和像素块信息相结合,避免了单个噪声像素点引起图像显著性检测的不准确性,提高了检测精确度;同时,利用协方差矩阵来表示图像特征信息,避免了特征点的数量、顺序、光照等对显著性检测的影响。该方法可以很好地应用到显著目标提取和图像分割应用中。     

基于区域对比的图像显著性检测方法

随着计算机视觉的发展,图像显著区域检测在图像处理领域越来越重要。为了对自然图像中的显著区域进行准确的检测,提出了一种基于区域对比的图像显著性检测方法。首先对图像进行超像素分割预处理,然后利用图像的颜色特征和空间特征算出区域对比度,再结合图像子区域与其邻域像素平均特征向量的距离以及中心优先原则得到图像高质量的显著图。仿真实验结果表明,与其他的显著性检测算法相比,可以更加有效地检测出显著性目标,更好地抑制背景。