基于對立色和流特征的視覺顯著性研究.pdf

1、顯著性檢測是人類對外界輸入的大量信息中忽略次要信息選擇和保持重要信息的有意識活動,是人類視覺感知高效性和可靠性的保障。然而將人類的這種視覺感知機制引入到計算視覺中仍比較困難,一方面,傳統(tǒng)的色彩處理機制與視覺感知過程不符,無法應對復雜環(huán)境下的視覺顯著性檢測問題,另一方面,運動信息對顯著性的作用仍處于探索階段,制約了視頻顯著性檢測理論的發(fā)展。近年來,隨著神經(jīng)生理學和計算視覺的發(fā)展,一些新的認知促進了顏色視覺和流特征的發(fā)展,對解決視覺顯著性檢

2、測的難點具有重要的意義。
　　基于此,本文以圖像/視頻顯著性檢測為任務(wù)驅(qū)動,以色彩對立抑制機制和流運動特征為核心,分別從特征編碼和顯著性度量兩個方面展開了視覺顯著性檢測研究,本文主要工作如下:
　　(1)從神經(jīng)生理學和計算視覺的視角總結(jié)了當前顯著性檢測的研究現(xiàn)狀和相關(guān)的計算理論,著重分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動的顯著性計算模型及顯著性評價指標;
　　(2)研究了色彩神經(jīng)元的空間選擇性與顏色選擇性,改進了色彩對立抑制編碼,為顏色表面和

3、顏色邊緣分別引入增強-抑制因子,以突顯顯著性目標或區(qū)域,抑制周圍背景;
　　(3)研究空間位置對視覺顯著性感知的影響,定義基于顏色特征差異和像素間空間距離的顯著性度量準則,融合了顏色表面和顏色邊緣的顯著度,最終實現(xiàn)色彩顯著性計算,該模型體現(xiàn)了顏色與方向聯(lián)合編碼在顯著性檢測的優(yōu)勢,達到了比當前流行的顯著性檢測算法更優(yōu)的性能;
　　(4)研究并分析視頻顯著性與圖像顯著性差異,構(gòu)建基于流特征提取的運動顯著性檢測方法,融合時空信息實