基于中心-对角对比度的显著性检测

针对图像显著性检测中广泛运用的中心-四周对比度方法存在的缺陷,提出了中心-对角对比度（Corner-Surround Contrast,CSC）算法,实现从背景中有效提取显著区域;中心-四周对比度方法难以保证分割的准确性,容易导致错误的显著检测结果,并且仅使用中心-四周对比度对目标物体进行显著性编码并不十分有效;CSC算法在提取中心和周边区域差异性的同时,结合它们之间位置的相对性,并设计了一个多核信息融合模型,以不同权重融合多种对比度方法以产生最优显著图,最后用图分割算法来进行二元分割,获得准确的显著图;实验结果表明CSC算法能够有效捕捉显著物体的局部差异,提高显著性物体定位及分割精度的性能,减少噪声的影响,从背景中分离出精确的显著性区域,获得更优的显著性检测结果。     

基于对比度的背景先验显著性检测算法

图像显著性检测的研究已经成为了一个热门领域,应用范围很广.基于背景先验的算法,可以使显著目标较好地突显,使显著图更清晰,但背景先验依赖于图像中背景的有关先验理论,对于背景复杂图像的处理效果不好.针对以上问题,建立基于对比度的背景先验算法,算法首先将局部和全局显著图在一定方式下融合,然后,利用融合算法的结果提取图像边界区...     

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。     

基于背景学习的显著物体检测

目的 显著物体检测的目标是提取给定图像中最能吸引人注意的物体或区域,在物体识别、图像显示、物体分割、目标检测等诸多计算机视觉领域中都有广泛应用。已有的基于局部或者全局对比度的显著物体检测方法在处理内容复杂的图像时,容易造成检测失败,其主要原因可以总结为对比度参考区域设置的不合理。为提高显著物体检测的完整性,提出背景驱动的显著物体检测算法,在显著值估计和优化中充分利用背景先验。方法 首先采用卷积神经网络学习图像的背景分布,然后从得到的背景图中分割出背景区域作为对比度计算参考区域来估计区域显著值。最后,为提高区域显著值的一致性,采用基于增强图模型的优化实现区域显著值的扩散,即在传统k-正则图局部连接的基础上,添加与虚拟节点之间的先验连接和背景区域节点之间的非局部连接,实现背景先验信息的嵌入。结果 在公开的ASD、SED、SOD和THUS-10000数据库上进行实验验证,并与9种流行的算法进行对比。本文算法在4个数据库上的平均准确率、查全率、F-measure和MAE指标分别为0.873 6、0.795 2、0.844 1和0.112 2,均优于当前流行的算法。结论 以背景区域作为对比度计算参考区域可以明显提高前景区域的显著值。卷积神经网络可以有效学习图像的背景分布并分割出背景区域。基于增强图模型的优化可以进一步实现显著值在前景和背景区域的扩散,提高区域显著值的一致性,并抑制背景区域的显著性响应。实验结果表明,本文算法能够准确、完整地检测图像的显著区域,适用于复杂图像的显著物体检测或物体分割应用。     

基于区域对比度和背景先验的显著目标检测

针对现有算法对复杂背景的图像检测效果较差的问题,提出融合区域对比度和背景先验的显著目标检测算法。首先利用超像素分割将图像分割成感知均匀的图像块,然后根据区域对比度计算全局对比度特征和空间聚集度特征,再根据背景先验得到背景集,计算图像块与背景集间的相似性特征,接着对三个特征显著图进行融合计算,最后根据每个像素与周围超像素的颜色和距离对比度得到每个像素的显著值。实验结果表明,所提算法能较均匀高亮整个目标且有效抑制无关背景信息。     

基于前景增强与背景抑制的显著性物体检测

显著性物体检测的关键在于准确地突出前景区域,多数传统方法在处理复杂背景图像时效果不理想。针对上述问题,提出了一种基于前景增强与背景抑制的显著性物体检测方法。首先,利用简单线性迭代聚类(SLIC)将图像进行分割得到多个超像素区域,通过区域间的对比和边界信息分别获得图像的显著区域与背景种子,并通过计算得到基于区域间对比和基于背景的两幅显著图。然后,在两幅图像中运用Seam Carving和Graph based的图像分割法区分显著与非显著区域,进而得到前景增强与背景抑制模板。最终,融合两幅显著图与模板得到最终的显著图。在公开数据集MSRA 1000上对算法进行验证,结果表明,所提算法与7种主流算法相比具有更好的查准率和查全率。     

多先验特征与综合对比度的图像显著性检测

目的 图像的显著性检测在计算机视觉中应用非常广泛,现有的方法通常在复杂背景区域下表现不佳,由于显著性检测的低层特征并不可靠,同时单一的特征也很难得到高质量的显著图。提出了一种通过增加特征的多样性来实现显著性检测的方法。方法 在高层先验知识的基础上,对背景先验特征和中心先验特征重新进行了定义,并考虑人眼视觉一般会对暖色调更为关注,从而加入颜色先验。另外在图像低层特征上使用目前较为流行的全局对比度和局部对比度特征,在特征融合时针对不同情况分别采取线性和非线性的一种新的融合策略,得到高质量的显著图。结果 在MSRA-1000和DUT-OMRON两个公开数据库进行对比验证,实验结果表明,基于多先验特征与综合对比度的图像显著性检测算法具有较高的查准率、召回率和F-measure值,相较于RBD算法均提高了1.5%以上,综合性能均优于目前的10种主流算法。结论 相较于基于低层特征和单一先验特征的算法,本文算法充分利用了图像信息,能在突出全局对比度的同时也保留较多的局部信息,达到均匀突出显著性区域的效果,有效地抑制复杂的背景区域,得到更加符合视觉感知的显著图。     

结合背景和前景先验的显著性检测

目的 显著性检测已成为图像处理过程中的一个重要步骤,已被应用到许多计算机视觉任务中。虽然显著性检测已被研究多年并取得了较大的进展,但仍存在一些不足,例如在复杂场景中的检测不准确或检测结果夹带着背景噪声等。因此,针对已有图像显著性检测方法存在的不能有效抑制背景区域,或不能清晰突显出完整的目标区域的缺点,提出一种结合背景先验和前景先验信息的图像显著性检测算法。方法 首先选取图像的边界超像素作为背景区域,从而根据每个区域与背景区域的差异度来建立背景先验显著图;然后通过计算特征点来构建一个能够粗略包围目标区域的凸包,并结合背景先验显著图来选取前景目标区域,从而根据每个区域与前景目标区域的相似度来生成前景先验显著图;最后融合这两个显著图并对其结果进一步优化得到更加平滑和准确的显著图。结果 利用本文算法对MSRA10K数据库内图像进行显著性检测,并与主流的算法进行对比。本文算法的检测效果更接近人工标注,而且精确率和效率都优于所对比的算法,其中平均精确率为87.9%,平均召回率为79.17%,F值为0.852 6,平均绝对误差（MAE）值为0.113,以及平均运行时间为0.723 s。结论 本文提出了一种结合两类先验信息的显著性检测算法,检测结果既能够有效地抑制背景区域,又能清晰地突显目标区域,从而提高了检测的准确性。     

基于自适应背景模板与空间先验的显著性物体检测方法

目前,显著性检测已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点,但现有的显著性检测算法大多无法有效检测出位于图像边缘的显著性物体.针对这一问题,本文提出了基于自适应背景模板与空间先验的显著性物体检测方法,共包含三个步骤：第一,根据显著性物体在颜色空间上具有稀有性,获取基于自适应背景模板的显著图.将图像分割为超像素块,提取原图的四周边界作为原始背景区域.利用设计的自适应背景选择策略移除原始背景区域中显著的超像素块,获取自适应背景模板.通过计算每个超像素块与自适应背景模板的相异度获取基于自适应背景模板的显著图.并采用基于K-means的传播机制对获取的显著图进行一致性优化;第二,根据显著性物体在空间分布上具有聚集性,利用基于目标中心优先与背景模板抑制的空间先验方法获得空间先验显著图.第三,将获得的两种显著图进行融合得到最终的显著图.在公开数据集MSRA-1000、SOD、ECSSD和新建复杂数据集CBD上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出图像中的显著性物体.     

基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法

为了更准确有效地提取人眼观察视频的显著性区域,提出一种基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法。该方法首先通过分析视频每帧的频域对数谱得到空域显著图,利用全局运动估计和块匹配得到时域显著图,再结合人眼观察视频时的视觉特性,根据对不同运动特性视频的主观感知,动态融合时空显著图。实验分析从主客观两个方面衡量。视觉观测和量化指标均表明, 与其他经典方法相比,所提方法提取的显著性区域能够更准确地反映人眼的视觉注视区域。     

Hierarchical Visual Attention Model for Saliency Detection Inspired by Avian Visual Pathways

Visual attention is a mechanism that enables the visual system to detect potentially important objects in complex environment. Most computational visual attention models are designed with inspirations from mammalian visual systems. However, electrophysiological and behavioral evidences indicate that avian species are animals with high visual capability that can process complex information accurately in real time. Therefore, the visual system of the avian species, especially the nuclei related to the visual attention mechanism, are investigated in this paper. Afterwards, a hierarchical visual attention model is proposed for saliency detection. The optic tectum neuron responses are computed and the self-information is used to compute primary saliency maps in the first hierarchy. The "winner-take-all" network in the tecto-isthmal projection is simulated and final saliency maps are estimated with the regularized random walks ranking in the second hierarchy. Comparison results verify that the proposed model, which can define the focus of attention accurately, outperforms several state-of-the-art models. This study provides insights into the relationship between the visual attention mechanism and the avian visual pathways. The computational visual attention model may reveal the underlying neural mechanism of the nuclei for biological visual attention.      

基于频域多尺度分析的显著性检测

针对现有显著性检测方法得到的显著区域不完整以及缺乏生物学依据的不足,提出一种基于频域多尺度分析的图像显著性检测方法.首先利用小波变换将输入图像的离散余弦变换(DCT)系数的幅度谱进行多尺度分解,计算得到多尺度下的空间域视觉显著图,然后依据显著性评价函数选出较优显著图,最后以自适应权重合成输入场景的视觉显著图.对不同类型数据集进行实验,包括心理物理学模板数据集、人眼注视轨迹数据集及显著目标分割数据集(包括ASD和ECSSD数据集),该方法对于多类型数据集在P-R曲线、ROC曲线及AUC指标等客观评价标准上均取得较高精确度,且在计算速度统计中计算较快,表明该方法优于其他经典的显著性检测方法.     

视觉显著性参数调整

基于显著性的视觉注意力模型近年来得到广泛应用。基于显著性的视觉注意将复杂的景物理解问题转化成一种局部模式识别的时间层序问题,具有计算高效、实时的特性。本文基于Itti视觉注意力模型,评估特定参数对显著图性能的影响。运用统计学的方法,获得显著图的最优参数,用于改善显著图的性能。理论分析和实验结果表明,该方法能更快速、准确地发现目标,减少目标的截获时间,提高目标的跟踪性能。     

基于背景评估的贝叶斯模型显著性检测

针对自然图像中,复杂背景信息对显著性目标检测的影响,提出一种利用背景信息进行预测和贝叶斯模型选择优化的显著性检测方法。首先,为了提取完整的先验信息,根据背景信息与图像边界的连通性,以及对图像边界是否为背景进行评估来生成先验显著图。其次,为了降低背景信息的干扰,通过对流行排序算法生成的显著图进行角点检测,选择较为准确的显著点构造凸包。最后,利用贝叶斯模型进行选择优化来抑制和显著目标具有相同特征的背景信息。在2个公开的数据集上进行测试,并与4种性能较好的显著性检测算法对比,结果显示本文算法可提高显著性检测的准确性和区域的完整性。     

融合边界连通性与局部对比性的图像显著性检测

本文提出了一种融合边界连通性与局部对比性的图像显著性检测算法.首先,构造包围前景区域的凸包并利用K-means聚类算法,增强凸包内前景区域,抑制背景区域.为获取更加准确的前景概率,建立超像素图模型并结合随机游走模型计算超像素显著值,再利用聚类内显著值传播计算超像素前景概率.然后,利用边界连通性计算超像素背景概率.最后,融合前景概率与背景概率计算超像素最后的显著值.而且,为克服单一显著性检测算法的局限性,在DS证据理论的基础上,设计了一种新的融合算法.实验结果表明:在DUT-OMRON、ECSSD、MSRA10K三个公开数据集上,提出的算法得到的显著图更接近于真值图,且在准确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差值三个评估指标上均优于其他12种经典显著性检测算法获取的结果.     

基于显著性和最大熵的输送带撕裂检测

针对带式输送机在运行过程中输送带易撕裂的背景,根据人眼视觉系统特点和信息论相关理论,提出了一种基于视觉显著性和一维最大熵的输送带撕裂故障检测算法.首先在频域提取图像的显著性区域,然后计算显著图的最大信息熵,进而分割图像.实验结果表明,该方法具有较强的稳定性和适应性.     

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.     

基于对数Gabor的超复数视觉显著性检测算法

为在没有先验知识的情况下准确获取图像显著性目标,提出一种基于对数Gabor滤波器和超复数傅里叶变换的视觉显著性检测算法。利用对数Gabor滤波器模仿人类视觉感受野,对输入图像进行预处理,提取颜色、纹理方向等特征。根据所得特征构造各尺度下的超复数图像,并求其傅里叶变换相位谱,将多尺度超复数相位谱反变换后进行归一化,从而获得视觉显著图。实验结果表明,该算法与传统的算法相比具有更高的准确率,应用于复杂场景下的交通标志检测能取得较好的检测效果。     

基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取

图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型, 提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割, 从而将原图像分成若干子区域, 在此基础上运用提出的区域化空间注意力模型对各个子区域进行显著图计算, 得到最终的显著性区域提取结果。实验结果表明, 提出的显著性区域提取算法可以很好地从彩色图像中得到与视觉注意机制相一致的结果, 且满足实时性要求, 与传统方法相比, 算法提取的区域更完整、更准确。