網(wǎng)站視覺顯著性描述與檢測(cè)模型

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的各方向例如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、以及圖像和視頻壓縮中, 顯著性檢測(cè)都得到了廣泛應(yīng)用, 用以得到顯著性區(qū)域。其顯示結(jié)果是一幅用以描述源圖像中各位置相對(duì)于其周邊“顯著”程度的灰度圖, 即顯著圖。

總體上來說, 視覺顯著性檢測(cè)的方法可以分為兩大類, 分別是自底向上數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的顯著性提取和自頂向下任務(wù)驅(qū)動(dòng)的顯著性提取?？紤]到自頂向下的顯著性提取是根據(jù)特定的任務(wù)建立, 理論和應(yīng)用均具有局限性, 本文重點(diǎn)介紹自底向上數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的顯著性提取類型。同時(shí), 目前顯著性檢測(cè)中的絕大多數(shù)研究成果均是研究自底向上的由底層特征驅(qū)動(dòng)的計(jì)算模型。下面對(duì)視覺顯著性檢測(cè)模型的發(fā)展歷程做一個(gè)簡(jiǎn)單的梳理。

Niebur等人提出第一個(gè)具有實(shí)際意義的視覺顯著性檢測(cè)算法, 而具有里程碑式的視覺顯著性檢測(cè)模型則是由美國(guó)加州理工學(xué)院的Christof Koch教授和美國(guó)南加州大學(xué)的Laurent Itti副教授二人于1998年合作提出, 對(duì)輸入圖像分布計(jì)算得到亮度、顏色和方向3個(gè)通道的高斯金字塔, 再對(duì)各金字塔計(jì)算中央周邊差運(yùn)算得到特征圖, 最后將各通道的特征圖也分別規(guī)則化后合并得到最終的顯著圖, 具有較高的計(jì)算機(jī)適用度。GBVS是基于圖論求取顯著性, 提取過程類似于Itti等人模型模擬視覺原理, 但在顯著圖的生成過程中加入Markov鏈, 利用圖的模型計(jì)算中央周邊差, 然后通過純數(shù)字計(jì)算得到顯著性。DISK算法用樣本方差和峰度估計(jì)假設(shè)的廣義高斯概率密度函數(shù), 然后計(jì)算中央周邊的相互信息?；谥醒胫苓叢畹娘@著性算法考慮局部特征的對(duì)比往往用多尺度而不是單個(gè)尺度的方案以更好地求得顯著圖, 然而多尺度算法的計(jì)算花銷較大運(yùn)算較慢, 并且由于頻繁地使用鄰近插值導(dǎo)致顯著圖的分辨率降低, 也一定程度丟失了目標(biāo)邊緣信息除此以外, SR算法和IG算法等基于圖像空間頻域分析的顯著性檢測(cè)算法也都是隸屬于自底向上的顯著性檢測(cè)經(jīng)常采用的代表性算法, 它們具有運(yùn)算速度較快的優(yōu)點(diǎn), 但I(xiàn)G算法計(jì)算的顯著圖中顯著區(qū)域的顯著度較低, 無法很好地突出最顯著的位置;SR算法沒有考慮顏色特征, 也沒保存足夠多的高頻信息, 使得顯著圖中顯著區(qū)域的邊界不夠清晰。顯著性模型在上個(gè)世紀(jì)八十年代就被提出, 但是直到近幾年才出現(xiàn)許多新的顯著性建模思想, 并且形成了一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。

文章題目：網(wǎng)站視覺顯著性描述與檢測(cè)模型
URL分享：http://m.kartarina.com/news41/148091.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì)、搜索引擎優(yōu)化、微信公眾號(hào)、響應(yīng)式網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、動(dòng)態(tài)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)