基于2D-FRFT的譜殘差顯著區(qū)域檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人的視覺選擇注意機制能使人從一幅圖像中快速提取出感興趣的區(qū)域，顯著區(qū)域檢測模擬人類視覺的這一特性，從一副圖像中得到顯著的區(qū)域，在許多領域得到了廣泛的應用。顯著區(qū)域檢測可分為兩大類：自下而上的檢測算法和自上而下的檢測算法。其中自下而上的檢測算法為目前研究的核心和重點，也是本論文主要討論的部分。作為一種經(jīng)典的基于頻域的顯著區(qū)域檢測算法，譜殘差(SR)算法具有許多優(yōu)點。但是，由于它不能充分利用圖像的時頻信息，它檢測出的顯著部分常常只能覆蓋物體

2、的邊緣，而非整個物體。
　　本論文討論了幾種已有的顯著區(qū)域檢測算法，后針對基于時域的檢測算法和基于頻域的檢測算法的不足，提出了需要改進的方向，在此基礎上，提出了一種基于二維分數(shù)階傅里葉變換(2D-FRFT)的顯著區(qū)域算法，對譜殘差(SR)算法進行了改進。
　　二維分數(shù)階傅里葉變換是傳統(tǒng)的傅里葉變換的一種廣義形式，在一定條件下，它可以從圖像中提取出更多有用的信息?；谶@種性質(zhì)，本文提出了一種新的基于二維分數(shù)階傅里葉變換的顯著區(qū)

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