摘要:计算机通过图像或视频正确理解周围环境是计算机视觉的首要研究目标，该领域至关重要的三项工作即正确感知场景中的主要物体，识别物体的轮廓和获得物体的环境上下文。要实现这个目标，获得图像的视觉显著性信息是最为基础的一步。图像的视觉显著性信息能够反映图像中不同区域对人视觉系统刺激程度。图像显著性区域检测技术可以实现图像显著性信息的提取。可靠快速的显著性检测能够为内容感知的图像编辑，图像分割，图像检索等应用提供有价值的参考信息；能够缓解图像内容理解与图像底层特征之间的隔阂，使得更高层的图像理解成为可能。深入研究显著性检测技术，对提高图像分析和图像理解系统的性能以及提高图像处理技术的应用水平都具有十分深远的意义。本课题主要研究四种基于全局对比度的视觉注意模型，并利用Matlab GUI技术进行系统设计和实现，从而比较和分析这四种显著性检测算法的性能。27746
毕业论文关键词: 全局对比度；视觉显著性；显著性检测
Research on Visual Attention Models based upon Global Contrast
Abstract: Computer image or video properly understood by the surrounding environment is the primary goal of computer vision research, the field work that is essential to the correct perception of the three main objects in the scene, the outline of object recognition and access to environmental context object. To achieve this goal, to obtain an image of the visual information is the most significant step basis. Significant visual image information to reflect the extent of the human visual system to stimulate different areas of the image. Significant image region detection techniques may be implemented to extract significant information in the image. Fast and reliable detection of significant content can be perceived image editing, image segmentation, image retrieval application provides valuable reference information; to ease barriers image content and image understanding between low-level features, making the higher level of image understanding as possible. Depth study of significant detection technology, to improve the performance of image analysis and image understanding systems, and improve the application level image processing technology has far-reaching significance.
Keywords: Global contrast ; Visual saliency; Saliency detection
目录
摘要: i
Abstract: i
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究现状 2
1.3 图像显著性检测方法面临的挑战 3
2. 相关技术的介绍和分析 5
2.1 显著性检测的测评方法 6
2.2 典型的显著性检测方法 7
2.3.1 LC方法 7
2.3.2 HC方法 8
2.3.3 SR方法 9
2.3.4 FT方法 10
3 系统设计 12
3.1界面设计 12
3.2 界面的激活与回调函数的生成 12
3.3 结果的生成与分析 13
3.4算法的比较 17
3.4本章小结 20
4 结论 21
致谢 22
参考文献 23
1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着计算机性能和功能的发展，人们越来越希望计算机可以更加自主更加智能的完成任务。要实现这个目标，需要计算机能够理解周围的环境。人类感知外界信息最主要方式是通过视觉，所以计算机理解周围环境的关键是具有视觉感知处理能力。人类对外界环境的视觉感知能力经过了长时间自然选择进化到了一个很高级的水平。人类能够快速高效的分析周围环境，定位感兴趣的物体，并作出相应的反应。 Matlab基于全局对比度的视觉注意模型的比较与研究:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_22340.html