基于视觉注意模型的感兴趣区检测技术的研究(可复制论文).pdf

摘要近年来,随着多媒体技术和因特网技术的飞速发展,数字图像资源急速膨胀。为了有效的管理和检索这些资源,图像检索技术应运而生,并成为图像领域的研究热点之一。现有图像检索技术存在的一个突出问题是图像低层特征与高层语义之间存在巨大的语义鸿沟。感兴趣区检测技术是弥补语义鸿沟的一个主流技术。视觉注意模型是依据人眼视觉系统理论得到图像中最容易引起人们注意区域的方法,其显著性的大小一般用图像来表示。因此,研究视觉注意模型对图像的感兴趣区检测具有重本文介绍了图像检索技术的发展现状以及面临的语义鸿沟问题;在总结视觉注意模型的研究进展和主要实现方法的基础上,根据人眼视觉系统理论,从用户是否携带观察任务两方面分别给出了基于视觉注意模型的感兴趣区检测方案。主要研究内容包括:恢指慕慕婊那蚣觳夥椒ā6越婊椒ń辛烁慕加了阈值处理、区域增长等,以得到符合实际目标的候选区域。慕腎泳踝⒁饽P汀T擞梅先搜凼泳跆匦缘男〔ń卸喑叨缺换,用中央周边差计算局部显著度,用进化规划方法计算全局显著度,融合得到视觉显著度;根据视觉影响因子对视觉显著度进行修正,并且由显著点与候选区域合并得到感兴趣区,。。通过相似性距离调整颜色、亮度、方向等特征的权重得到视觉任务的显著特征,。迪至艘桓黾觳飧行巳で娜砑教ā实验结果表明,本文提出的基于视觉注意模型的感兴趣区检测方法获得了较为满意的区域检测和兴趣度量结果,检测的感兴趣区符合人眼的视觉注意机关键词图像检索;视觉注意模型:感兴趣区;模型;.;瓺要意义。制。摘要一
知识水坝***@pologoogle为您整理
.,,.甅瑃..甌。,.甌琣—..琽瓸甀畐琲甌瓵甌,.’.瓵瓵甌.,。
知识水坝***@pologoogle为您整理
琣籖—籘瓵籚;’人
菡盏授签名:函盘畿导师签名;,日期:骸辏焊独创性声明丝:篁:。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签名:日期:
、表现直观的信息载体,长期以来一直在人们的工作生活中起着交流和传递信息的重要作用【。图像应用经历了从低级到高级的发展阶段:人工绘制,印刷复制,摄影录像,直至计算机合成。在这个过程中,图像的产生、存储及传播日益简单方便。尤其是近年来,随着多媒体技术和因特网技术的迅猛发展,无论是国防军事、工业制造、新闻媒体、医疗卫生还是大众娱乐,社会的各行各业对图像信息的使用越来越广泛。全世界数字图像的数量正以惊人的速度增长,图像的来源不断扩大,我们每天都会获得数以千兆字节计的数字图像信息。目前,人们所面临的问题己经不再是缺少图像内容,而是如何对其进行存储、表达和组织,如何从海量、无序、且内容解释多义的数字图像数据中快速、准确地找到自己所需要的图像信息。图像检索技术就是在这种背景下产生的,对它的研究具有十分重要的意义】。自从世纪年代以来,在数据库和计算机视觉两大研究领域的共同推动下,图像检索技术已经成为一个非常活跃的研究领域【。数据库和计算机视觉两大领域从不同的角度对图像检索技术进行了研究,前者是基于文本的,后者是基于视觉的。早期的图像检索系统鏨,,和采用传统的基于关键字的检索狟琄技术F浠本思想是,首先在离线状态下,对图像的标题、作者、制作时间、内容描述、大小、来源、版权状况等关键信息采用关键字或文本的形式进行人工注释,建立图像描述数据库,并使用图像编号的方式与图像数据库联系起来。当用户输入关键字进行查询时,便可以按文本数据库管理方式通过关键字匹配进行图像检索,系统将检索的结果显示在用户界面中,其工作流程如图所示。基于关键字图像检索的实质是把图像检索转换为对图像的文本检索,该检索操作简单,速度快,关键字基本能够反映查询意图;但也存在以下局限性:孀磐枷袷堇丛慈找婀惴海捎谌斯ぷ⑹凸ぷ髁烤薮螅咽狈蚜Γ不能满足大型多媒体信息库的要求,更不能适应大量新资料的出现;图像的标注无统一标准,受主观影响大,不同的观察者或同一观察者在不同条件下对同一幅图像可能做出不同的描述;荒茏既贩从惩枷衲谌荩馐怯捎谕枷衲谌莘岣唬苣延眉父龉丶第滦髀
系纠引、系统⑹