人眼視覺顯著區(qū)域提取方法研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，數(shù)字化信息成為人們相互溝通和傳遞消息的重要媒介。圖像分辨率的逐漸增加、圖像資源的日益豐富、圖像數(shù)據(jù)的海量化危機，導致對圖像信息的處理、分析以及傳輸?shù)雀鱾€方面的要求越來越高。單純的對整幅圖像進行統(tǒng)一處理，不但計算復雜度比較高，也不能保證圖像中重點區(qū)域得到較好的實驗結果。因此論文針對多尺度分辨率條件下提取顯著區(qū)域的方法進行深入研究，旨在減少后續(xù)圖像處理的復雜程度，保證取得較好的視覺效果。
　　在視覺注意機制基本理論

2、及經(jīng)典顯著圖像提取方法的基礎上，對頻域圖像顯著性信息進行分析，分別探討相位譜與幅度譜對圖像中顯著性信息的影響。研究基于有效編碼理論的剩余頻譜方法，利用高斯白噪聲幅度譜代替原始圖像幅度譜進行重構，進一步簡化剩余頻譜計算，提出一種基于頻域的多尺度顯著區(qū)域提取方法。該方法將圖像在不同分辨率尺度下進行頻域變換后提取顯著信息，經(jīng)過融合得到最終顯著區(qū)域圖像。對58幅自然圖像的仿真實驗可以看出，該方法能夠解決在單一尺度下提取結果邊緣模糊以及內部細節(jié)不

3、充實等問題，具有較好的視覺提取效果。分別將所提出方法、Itti方法以及SR方法與人為劃定的顯著區(qū)域進行ROC曲線下面積計算，比較可以看出利用本方法提取得到的顯著區(qū)域提取結果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的Itti方法，平均提高約10％，相對同樣基于頻域的SR方法也有改善。
　　顯著區(qū)域提取結果在后續(xù)圖像處理中具有廣泛應用，與感興趣區(qū)域分割、視頻跟蹤算法中初始目標定位、基于圖像內容的非等比例縮放、無參考質量評價等應用相結合，極大地減少人工參與的必要性