自然場景圖像中顯著目標的提取.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,圖像作為信息的主要載體逐漸成為信息技術(shù)領(lǐng)域的重點研究對象。在豐富的信息中如何找到我們感興趣的內(nèi)容即數(shù)據(jù)篩選問題一直是信息技術(shù)的研究熱點,因此圖像數(shù)據(jù)的篩選也就引起了廣大學者的高度重視。我們知道,人類具有異常突出的視覺數(shù)據(jù)篩選能力,而隨著神經(jīng)學以及認知心理學的發(fā)展,人類進行視覺處理的機制逐漸被了解,也就促進科學家們進行了大量模擬視覺選擇機制的研究。
　　許多學者嘗試從不同的領(lǐng)域解決圖像數(shù)據(jù)的篩選問題,對

2、于包含多個感興趣目標的圖像,由于圖像中存在多個目標和復雜的背景,在提取目標時主要有以下兩個方面的問題需要解決:一方面希望提取到的目標具備完整的語義結(jié)構(gòu),另一方面又需要合理的機制來實現(xiàn)目標之間的轉(zhuǎn)移并確定感興趣目標的個數(shù)。針對這一問題,本文提出了一種將空間注意模型與物體注意模型相結(jié)合的研究方法,嘗試將這兩類模型進行優(yōu)勢互補來解決顯著目標提取中遇到的一些常見問題。本文的主要研究內(nèi)容包括:
　　對彩色多目標自然場景圖像的目標提取研究。針

3、對彩色圖像,由于其所包含的信息豐富,首先利用空間注意模型得到圖像的空間顯著圖,然后對空間顯著圖進行分割,得到僅包含單個顯著目標的子場景。結(jié)合基于物體的注意計算模型,在子場景內(nèi)準確提取顯著目標:包括判斷某個單一區(qū)域是否是顯著目標以及判斷多個區(qū)域是否屬于同一顯著目標,確保提取到的目標具備較為完整的語義結(jié)構(gòu)。
　　對灰度圖像中顯著目標的提取進行了研究。針對包含信息較少的灰度圖像,提出了一種基于區(qū)域的顯著度量方法,并自適應(yīng)提取圖像中的多個

4、顯著目標:首先使用基于圖論的方法將圖像分割成不同的區(qū)域,其次計算區(qū)域之間的相似性并將區(qū)域重心的距離作為區(qū)域相似性的權(quán)值,構(gòu)建灰度圖像的顯著圖,最后對顯著圖進行多閾值分割實現(xiàn)顯著目標提取。
　　對多目標場景提取時顯著目標的轉(zhuǎn)移機制進行了研究。在實現(xiàn)多個顯著目標的提取的同時對顯著目標的重要性進行了排序,并依照排序結(jié)果實現(xiàn)顯著目標的轉(zhuǎn)移。此外,也考慮了不同顯著區(qū)域和目標的合并,無論是彩色圖像還是灰度圖像,對提取的顯著目標進行合并和轉(zhuǎn)移后