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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字化信息成為人們相互溝通和傳遞消息的重要媒介。圖像分辨率的逐漸增加、圖像資源的日益豐富、圖像數(shù)據(jù)的海量化危機,導(dǎo)致對圖像信息的處理、分析以及傳輸?shù)雀鱾€方面的要求越來越高。單純的對整幅圖像進(jìn)行統(tǒng)一處理,不但計算復(fù)雜度比較高,也不能保證圖像中重點區(qū)域得到較好的實驗結(jié)果。因此論文針對多尺度分辨率條件下提取顯著區(qū)域的方法進(jìn)行深入研究,旨在減少后續(xù)圖像處理的復(fù)雜程度,保證取得較好的視覺效果。
在視覺注意機制基本理論
2、及經(jīng)典顯著圖像提取方法的基礎(chǔ)上,對頻域圖像顯著性信息進(jìn)行分析,分別探討相位譜與幅度譜對圖像中顯著性信息的影響。研究基于有效編碼理論的剩余頻譜方法,利用高斯白噪聲幅度譜代替原始圖像幅度譜進(jìn)行重構(gòu),進(jìn)一步簡化剩余頻譜計算,提出一種基于頻域的多尺度顯著區(qū)域提取方法。該方法將圖像在不同分辨率尺度下進(jìn)行頻域變換后提取顯著信息,經(jīng)過融合得到最終顯著區(qū)域圖像。對58幅自然圖像的仿真實驗可以看出,該方法能夠解決在單一尺度下提取結(jié)果邊緣模糊以及內(nèi)部細(xì)節(jié)不
3、充實等問題,具有較好的視覺提取效果。分別將所提出方法、Itti方法以及SR方法與人為劃定的顯著區(qū)域進(jìn)行ROC曲線下面積計算,比較可以看出利用本方法提取得到的顯著區(qū)域提取結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的Itti方法,平均提高約10%,相對同樣基于頻域的SR方法也有改善。
顯著區(qū)域提取結(jié)果在后續(xù)圖像處理中具有廣泛應(yīng)用,與感興趣區(qū)域分割、視頻跟蹤算法中初始目標(biāo)定位、基于圖像內(nèi)容的非等比例縮放、無參考質(zhì)量評價等應(yīng)用相結(jié)合,極大地減少人工參與的必要性
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