基于对比度的视觉显著性研究

【摘要】当我们需要深入分析复杂的视觉场景时，视觉系统会根据高对比度刺激来准确判断显著性目标。这种具有选择特性的视觉注意力机制能够突破信息处理瓶颈，帮助我们快速、高效地筛选输入的感知信息。通过研究视觉显著性，我们不仅可以了解人类大脑初级视觉皮层的工作原理，而且可以将其应用于计算机视觉与图像处理，降低计算复杂度和节省资源。本文分析现有的优秀显著性模型的优缺点，并且在此基础上针对这些显著性模型普遍存在的局限和不足，结合特征整合理论，尺度空间理论，颜色模型以及Matting等图像处理技术，主要对基于对比度的显著性检测方法展开深入研究，重点围绕纹理、颜色以及空间分布的特征对比度，提出四种面向纯计算的显著性模型。准确率和召回率，绝对平均误差等实验证实，本文所提出的四种显著性模型均表现出优越性能。本文的主要贡献包括以下四个方面：（1）第三章根据纹理和颜色对比度，提出基于HOG和颜色的显著性模型：1）通过分析HOG的空间分布方差来提取显著性目标边缘和其内部的复杂纹理区域；2）通过分析显著基元的颜色相似性和空间分布来描述输入图像在颜色方面的显著特性。实验表明，该显著性模型能够有效检测显著性目标边缘和其内部的复杂纹理区域，较为完整地突出显著性目标。（2）第四章借鉴第三章所提出的颜色对比度测量方法，提出基于尺度空间的显著性模型：1）应用尺度空间理论在各尺度层上测量显著基元的颜色对比度，在粗糙尺度空间上保持显著性目标的完整性，在精细尺度空间上抑制显著性目标边缘模糊；2）提出一种简化的线性加权中央-周围环绕算子，增强且均匀突出显著性目标区域。实验表明，该显著性模型能够均匀高亮完整的显著性目标，锐化显著性目标边缘以及抑制背景，显著提高准确率和召回率。（3）第五章考虑到CIELab和RGB颜色模型对显著性检测的贡献不同，提出基于双颜色模型的显著性模型：1）在CIELab和RGB颜色模型上重建基于尺度空间的显著性模型；2）提出一种基于熵值分布的非线性融合方法来提取最终显著性图像。实验表明，该显著性模型能够弥补单一颜色模型在显著性检测过程中的局限性。（4）第六章引入最优尺度空间分析，提出基于Matting的显著性模型：1）矫正在当前尺度空间上的显著性图像；2）引导在高阶尺度空间上的显著性检测。实验表明，该显著性模型能够整合最优尺度空间分析，保护显著性目标和抑制背景。第七章对本文研究内容进行总结和展望，并且对所提出的四种显著性模型的综合性能进行横向比较。实验表明：1）本文所提出的基于尺度空间的显著性模型，基于双颜色模型的显著性模型，以及基于Matting的显著性模型的整体性能均明显优于基于HOG和颜色的显著性模型；2）基于双颜色模型的显著性模型和基于Matting的显著性模型均提升基于尺度空间的显著性模型的性能。
【作者】宋腾；
【导师】周文晖；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】视觉显著性；显著性增强；尺度空间；颜色模型；特征整合；

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