基于紋理分離和美學(xué)評價的圖像顯著性區(qū)域檢測技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像資源迅速積累并以幾何級數(shù)增長，如何高效智能地處理這些圖像數(shù)據(jù)成為研究的熱點。近年來，圖像顯著性檢測技術(shù)作為計算機視覺的一個方向發(fā)展越來越成熟。圖像顯著性檢測是指智能算法通過模擬人的視覺特點標(biāo)注出圖像中的顯著區(qū)域，即引起人類視覺注意的區(qū)域。目前的顯著性檢測算法能夠自動識別出大部分自然圖片中顯眼的核心物體，生成灰度圖或者二值圖用以圖像的后續(xù)處理操作，比如用于內(nèi)容敏感的圖像縮放、圖像檢索、圖像目標(biāo)識別

2、以及圖像裁剪等處理中，因此深入研究顯著性檢測技術(shù)對于圖像處理和圖像理解等都有非常重要的意義。
　　通過對現(xiàn)有的顯著性檢測方法的實驗研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)自然圖片的背景含有較為復(fù)雜且顯眼的紋理時，核心物體的檢測會受到干擾。此外，目前的算法不能很好地檢測動漫圖片或卡通圖片中的核心形象。本文針對上述問題，主要做了以下幾個部分的工作:
　　首先對于背景中有較復(fù)雜紋理的自然圖像，提出了一種基于紋理分離的顯著性檢測算法。算法中通過計算像素級別的對

3、比度信息，在分離出紋理像素的同時保持圖像的主要結(jié)構(gòu)信息，降低紋理像素的顯眼程度。算法極大地減少了復(fù)雜背景對于主體檢測的干擾，與目前算法相比有較好的改善效果。
　　其次以越來越多的動漫圖片資源為研究對象，分析了動漫圖片的色彩、梯度、圖像構(gòu)成等基本信息，提出了一種基于美學(xué)評價的顯著性檢測算法。美學(xué)評價是利用一些指導(dǎo)性的構(gòu)圖原理來評估圖片美學(xué)價值的一種方法?？紤]到專業(yè)人員創(chuàng)作的動漫圖片審美價值普遍較高，本文利用這種先驗知識提出一種綜合的