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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,人們所要面對的信息量與日俱增,如何快速處理如此龐大的信息量已成為人們所要考慮的重要問題之一。圖像信息在整體信息中所占的比重也在日趨增加,實現(xiàn)圖像信息的快速處理,將對提高整體速率起到重要作用。生物視覺注意系統(tǒng)在圖像處理方面有著顯著優(yōu)勢,將視覺注意機制應(yīng)用到計算機科學(xué)領(lǐng)域,對圖像信息處理意義重大。本文對目前所廣泛使用的ITTI計算模型進行了深入的學(xué)習(xí)和研究,針對傳統(tǒng)特征整合機制中并未考慮特征之間的內(nèi)在聯(lián)系,僅通過對單
2、獨特征進行分析處理得到對應(yīng)特征權(quán)值的情況,提出了一種新的整合思路,以圖像信息為基礎(chǔ),通過計算各特征在整幅圖像中的信息分布,獲取相應(yīng)特征圖權(quán)值,對特征圖進行加權(quán)融合,該方法思路清晰,效果良好具有一定的適用性。與此同時,本文還學(xué)習(xí)對比了現(xiàn)有記憶模型,針對傳統(tǒng)模型通過權(quán)值調(diào)整,一次僅能注意單一目標的情況,提出了一次尋找多個記憶目標的思路,通過將SIFT圖像匹配算法整合自底向上選擇注意模型,一次直接選取記憶中的多個目標與圖像中顯著目標。該方法選
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