图像兴趣区域特征提取算法设计.docx

资料分类:工业大学 上传会员:小蚊子 更新时间:2019-03-14
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摘要:人类接收信息的渠道多种多样,其中重要的一种就是通过视觉接收信息,然后将收到的信息进行整合与进一步的处理,让我们更好的感知世界。在视觉显著性分析范畴之内,存在一种图像的显著性区域检测,它把视觉注意机制很好地接入到计算机对于图像的处理中,通过筛选出人眼观察中所认为的显著区域,在减少计算机数据处理量,做出了突出的贡献。

而现在能够实现图像显著性分析的算法主要分为两类:第一类是以低级视觉信息为基础,自底向上,由数据驱动的注意模型;第二类是以于高层视觉信息为主导,进行自顶向下的,由知识驱动的注意模型。本文主要研究的是一种基于频域的显著性检测模型—SR算法(剩余谱算法)。那么如何将图像显著区域精确地提取出来?该算法认为图像中的信息分为两部分:显著信息和冗余信息,利用此算法把原始图像进行缩小,并变换到频域上,并对所得到的Log幅度谱采取均值滤波处理,然后对幅度谱作运算,即将其与滤波前的Log幅度谱进行差值计算,将残余谱经过傅里叶反变换进一步得到时域的显著图,以此达到抑制大量图像中所共有的冗余信息的目的。文章的最后给出了本模型的实验仿真结果,通过这些结果来检验该模型的性能。

 

关键词:视觉信息;显著性区域检测;计算机数据处理;显著性分析;SR算法

 

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1论文的研究背景与意义-1

1.2 国内外研究现状-2

2 算法模型介绍-4

2.1研究现状-4

2.2Itti模型-4

2.3 Stontiford模型-7

2.4 HOAM模型-8

3 剩余谱方法(SR算法)-10

4 算法与仿真结果-12

4.1算法设计流程-12

4.2仿真过程-12

总    结-18

参 考 文 献-19

致    谢-21

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上传会员 小蚊子 对本文的描述:一些方法中,为了分析显著区域的发现过程,是基于图像的在频域中进行分析。Hou和Zhang提出了使用基于频率调制频谱的检测的频谱分析方法。其余部分的方法,还有Guo等人提出的用傅里......
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