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图像的显著区域代表的是图像的主要内容,提取显著区域在图像检索、压缩、识别等方面有重要的应用。基于Itti模型提出一种改进的模型来提取图像的显著区域,即分别提取原始图像的亮度、颜色、方向、形状四个特征,并将这四个特征的多尺度图像特征合并成一幅总的显著图;在图像方向特征提取中采用倒数函数来代替Gabor特征函数,使得方向特征图更加完善。该模型与经典的Itti模型相比较,提取出的显著图更为明显,速度较快且易于实现。 相似文献
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基于Itti模型,提出一种改进的模型来提取图像的显著区域,即分别提取原始图像的亮度、颜色、方向和形状4个低层特征,并且将这4个低层特征的多尺度显著图融合成一幅综合的显著图.在图像方向特征提取中采用倒数函数来代替Gabor特征函数,这样可完善方向特征图.该模型与经典的Itti模型相比较,提取出来的显著图更为明显,速度较快且易于实现. 相似文献
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一种基于视觉显著图的舰船红外图像目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于视觉显著图的红外舰船目标定位方法,即通过改进的Itti模型生成视觉显著图,并基于视觉显著图分割出目标区域,从而实现目标检测。先用小波变换替代Itti模型中的高斯滤波来生成图像多尺度金字塔,然后用center—surround算子提取出多尺度的视觉差异特征,并对生成的视觉特征图进行合成,生成显著图。最后,利用阈值分割方法分割出目标区域,并对原始图像进行标记,从而实现目标检测。实验结果表明,与传统的Otsu阈值分割方法相比,该方法能够准确检测出目标区域。 相似文献
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提出了一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的红外舰船目标定位方法,通过改进的Itti模型提取包含目标的感兴趣区域,实现目标定位。首先应用小波变换代替Itti模型的高斯滤波生成图像多尺度金字塔,并用center-surround算子提取多尺度的视觉差异,再将生成的视觉特征图进行归一化并线性组合,生成显著图,最后运用交替式有效子窗口搜索算法 A-ESS (Alternating Efficient Subwindow Search)定位目标区域。实验结果表明:该方法能准确定位出目标区域。 相似文献
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针对复杂背景下的红外图像的小目标提取问题,提出了一种新的红外图像自动分割方法.为了更好地控制计算复杂性及目标提取的准确性,本方法建立在通过自适应Butterworth高通滤波器找到的感兴趣区域之上并充分地利用了该区域中背景信息比较简单、目标易被分割的特性.同时,考虑到像素灰度是红处图像区分目标与背景的重要因素,而像素间的相邻度则能较好的防止虚警的产生,结合像素的灰度和相邻度的综合关系提出了一种新的分割原则.实验证明,新算法取得了很好的效果. 相似文献
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论文提出了一种基于图像感兴趣区域(ROI,Region of Interest)的改进型盲水印方案,在具有重要语义的ROI区域中嵌入有意义的水印图案,并推导出相应的水印提取算法。实验结果表明,该水印对滤波、压缩和裁减攻击具有很好的鲁棒性。 相似文献
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提出一种彩色图像分割算法主要利用区域间显著性。先是运用了Kmeans聚类的算法对彩色图像进行分割。然后分析彩色图像中的各个分割区域之间的对比度值以及分割的区域在图像中的位置关系,得到显著性值。根据需要设定显著性阚值.得到目标显著性区域并将其他非显著性区域合并。以此达到目标区域与背景的分离。 相似文献
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针对图像中感知物体提取问题,借鉴认知学对视觉信息表达的研究成果,提出一种感知物体的数学定义,并由视觉注意计算模型得到的视觉注意显著图选择区域增长算法的种子区域。建立图像中感知物体的马尔可夫随机场模型,通过度量图像中感知物体的显著性、边缘和同质性分布情况,最小化能量函数提取出图像中的感知物体。对含有飞机的图像中感知物体的提取实验,验证了提出算法的有效性、以及在认知上的合理性。 相似文献
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高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测 总被引:2,自引:3,他引:2
传统高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测方法通常要利用先验知识库对整幅影像进行全局分析与搜索,具有很高计算复杂度。从人眼视觉特性出发,提出一种新的高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测算法。基于视觉关注模型对高分辨率遥感影像进行空间降维,确定视觉关注焦点;根据关注焦点位置在原始遥感影像中描述出相应的感兴趣区域。实验结果表明,新方法不仅具有较低计算复杂度,而且有效避免了影像分割、特征检测等计算复杂度较高的全图搜索方法,提高了高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测效率。 相似文献
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