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基于生物视觉机制的图像感兴趣区域提取研究
摘 要
图像感兴趣区域提取技术研究是图像处理和机器视觉领域的热点问题之一，感兴
趣区域不仅在基于语义的图像检索中用于语义的标注分类，而且在图像压缩编码、目
标区域定位与识别、小屏幕图像显示、医学图像分析等领域有着广泛的应用。近年来
将视觉注意机制用于感兴趣区域提取的研究取得了很大进展，但目前提取出的感兴趣
区域大多不够准确，和真实的感兴趣区域有一定的差距。
本文在研究人类视觉注意机制理论的基础上，研究能更为准确提取感兴趣区域的
方法。论文主要工作和结论如下：
(1) 讨论了人类视觉系统的结构以及信息处理过程，分析目前两种主要的视觉注
意模型：数据驱动的注意模型和任务驱动的注意模型的工作流程和适用范围。阐述了
数据驱动的注意模型 Itti 模型的思想及应用。
(2) 针对 Itti 模型提取显著图不够准确的问题，提出对 Itti 模型的改进方法，提取
更接近于显著目标的显著图。在分析 Itti 模型提取显著图结果的基础上，提出了新的
综合显著图合并策略，即特征显著图对综合显著图的贡献率与特征显著图中显著点的
面积成反比的设想，通过对测试集上的图像进行测试，验证了本文提出设想的正确性。
实验结果表明，利用改进方法提取的显著图较 Itti 模型精确度提高了 15%-20%。
(3) 依据人眼更加关注图像中央区域信息的视觉机制，提出利用图像的位置显著
图对综合显著图进行优化，以削弱周边区域的显著性，实验得到了很好的结果。
(4) 在显著图提取的基础上，提出一种感兴趣区域获取方法。该方法首先采用模
糊 C 均值聚类算法对图像进行分割，然后根据显著图计算每个分割区域的平均显著值，
并提取显著值最大的区域作为感兴趣区域。实验得到了比较满意的结果，弥补了 Itti
等人提出的感兴趣区域提取方法的不足。

关键词：感兴趣区域；视觉注意；显著图；图像分割
RESEARCH ON EXTRACTION OF ROI FOR IMAGE
BASED ON BIOLOGICAL VISUAL ATTENTION
ABSTRACT
The research of region of interest extraction is one of the hot issues in image processing and
machine vision, region of interest is used not only linguistic indexing of pictures but also compression
coding/object region localization and recognition/image display in small screen/image analysis of
medical image. In recent years, it has gotten great progress that visual attention mechanism is applied
in extracting region of interest. But it has some difference between real region of interest and the
extracted region of interest. It is not exact.
This paper proposed an improved method to extract more exact saliency map closed to saliency
object. Study on how to express region of interest by saliency object based on saliency map. The main
results of this paper can be summarized as followed:
(1) We introduced the structure of