圖像頻域顯著性檢測(cè).pdf

1、顯著性檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中具有廣泛的應(yīng)用，如圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、圖像重定向及視頻壓縮等。頻域顯著性檢測(cè)（譜顯著性檢測(cè)）具有簡(jiǎn)單、快速、高效、不依賴于分類或其他先驗(yàn)知識(shí)的特點(diǎn)，自提出以來(lái)吸引了越來(lái)越多的人對(duì)它進(jìn)行研究。本文總結(jié)了頻域顯著性檢測(cè)算法的具體流程，并對(duì)前沿的頻域顯著性檢測(cè)算法和模型進(jìn)行了概述。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)許多計(jì)算方法還存在著顯著區(qū)域檢測(cè)不均勻、顯著性細(xì)節(jié)檢測(cè)不理想等問(wèn)題。
　　假設(shè)自然圖像是由顯著區(qū)域和一些重復(fù)模式（非顯著性

2、）組成，圖像在頻域幅度譜中一個(gè)或多個(gè)尖峰對(duì)應(yīng)于空間域中重復(fù)出現(xiàn)的模式。如果能在合適尺度上利用幅度譜濾波平滑重復(fù)模式的尖峰，就可以達(dá)到抑制圖像非顯著性區(qū)域，突出顯著區(qū)域的目的。本文在此基礎(chǔ)上提出了一種新的顯著性檢測(cè)算法—基于幅度譜分析的自適應(yīng)顯著目標(biāo)檢測(cè)算法。論文的貢獻(xiàn)主要有:
　　1.給出了顯著區(qū)域的尺寸與最優(yōu)幅度譜濾波尺度之間的特定關(guān)系，這對(duì)于頻域顯著目標(biāo)檢測(cè)研究具有十分重要的意義;
　　2.在尺度空間的基礎(chǔ)上，提出了自適