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《华北电力大学(北京)》 2011年
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视觉注意力机制及其应用研究

冯辉  
【摘要】:作为人类视觉系统的重要特性之一,视觉注意机制能够使人类从复杂场景中迅速选择少数显著对象加以关注,是人类以有限资源处理外界大量信息的重要手段。鉴于其高效的数据筛选能力,将视觉注意机制引入计算机信息处理领域,尤其是需要对海量数据进行计算的图像处理领域,具有十分重要的理论价值和现实意义。因此,融合了生理解剖学、认知心理学以及计算机科学等多学科成果的视觉注意模型化计算问题迅速成为图像处理领域的研究热点。 本课题采用理论学习与实验分析相结合的方法,围绕自下而上的视觉选择性注意机制建模问题进行展开。论文首先介绍本课题研究现状,然后阐述相关的生理心理学理论,接着从静态显著性和动态显著性两个方面研究视觉注意模型化计算问题,并将其应用到图像匹配领域。 静态显著性方面,实现了Laurent Itti等人提出的适用于静态图像的视觉注意计算模型,并从两方面进行了改进。1)在大量实验的基础上发现LaurentItti模型在提取颜色特征时可能出现显著区域反转现象,分析其产生原因并提出改进方案。2)优化显著图合并策略。实验对比结果证明了改进后方案的有效性。 动态显著性方面,给出一种计算视频序列运动显著性的方案。首先通过块匹配提取当前帧的运动矢量并将其分解成4个方向的标量,分别计算各方向的运动显著性,最后融合成运动显著图。在静止摄像头采集的视频序列上进行的实验结果表明本方案显著区域提取效果与人眼感知基本一致。 应用方面,将静态显著性计算模型引入图像匹配技术领域。匹配全过程分为预处理和匹配两个阶段:预处理阶段,计算待匹配的图像的显著图;匹配阶段,按显著程度递减顺序依次匹配显著区域和模板图像。实验结果表明该方法在匹配阶段能够更快地检测目标。
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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1 谭兵;图像显著性区域检测及其GPU并行计算[D];大连理工大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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