自然場(chǎng)景圖像中顯著目標(biāo)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(diǎn)研究對(duì)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(wèn)題一直是信息技術(shù)的研究熱點(diǎn),因此圖像數(shù)據(jù)的篩選也就引起了廣大學(xué)者的高度重視。我們知道,人類(lèi)具有異常突出的視覺(jué)數(shù)據(jù)篩選能力,而隨著神經(jīng)學(xué)以及認(rèn)知心理學(xué)的發(fā)展,人類(lèi)進(jìn)行視覺(jué)處理的機(jī)制逐漸被了解,也就促進(jìn)科學(xué)家們進(jìn)行了大量模擬視覺(jué)選擇機(jī)制的研究。
　　許多學(xué)者嘗試從不同的領(lǐng)域解決圖像數(shù)據(jù)的篩選問(wèn)題,對(duì)

2、于包含多個(gè)感興趣目標(biāo)的圖像,由于圖像中存在多個(gè)目標(biāo)和復(fù)雜的背景,在提取目標(biāo)時(shí)主要有以下兩個(gè)方面的問(wèn)題需要解決:一方面希望提取到的目標(biāo)具備完整的語(yǔ)義結(jié)構(gòu),另一方面又需要合理的機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)之間的轉(zhuǎn)移并確定感興趣目標(biāo)的個(gè)數(shù)。針對(duì)這一問(wèn)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(lèi)模型進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)來(lái)解決顯著目標(biāo)提取中遇到的一些常見(jiàn)問(wèn)題。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:
　　對(duì)彩色多目標(biāo)自然場(chǎng)景圖像的目標(biāo)提取研究。針

3、對(duì)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(duì)空間顯著圖進(jìn)行分割,得到僅包含單個(gè)顯著目標(biāo)的子場(chǎng)景。結(jié)合基于物體的注意計(jì)算模型,在子場(chǎng)景內(nèi)準(zhǔn)確提取顯著目標(biāo):包括判斷某個(gè)單一區(qū)域是否是顯著目標(biāo)以及判斷多個(gè)區(qū)域是否屬于同一顯著目標(biāo),確保提取到的目標(biāo)具備較為完整的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。
　　對(duì)灰度圖像中顯著目標(biāo)的提取進(jìn)行了研究。針對(duì)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(gè)

4、顯著目標(biāo):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(jì)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(duì)顯著圖進(jìn)行多閾值分割實(shí)現(xiàn)顯著目標(biāo)提取。
　　對(duì)多目標(biāo)場(chǎng)景提取時(shí)顯著目標(biāo)的轉(zhuǎn)移機(jī)制進(jìn)行了研究。在實(shí)現(xiàn)多個(gè)顯著目標(biāo)的提取的同時(shí)對(duì)顯著目標(biāo)的重要性進(jìn)行了排序,并依照排序結(jié)果實(shí)現(xiàn)顯著目標(biāo)的轉(zhuǎn)移。此外,也考慮了不同顯著區(qū)域和目標(biāo)的合并,無(wú)論是彩色圖像還是灰度圖像,對(duì)提取的顯著目標(biāo)進(jìn)行合并和轉(zhuǎn)移后