眼動注視點(diǎn)大數(shù)據(jù)在圖像質(zhì)量優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf

1、人類的視覺系統(tǒng)是一種多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。為了便于大腦在最短時間內(nèi)獲得關(guān)鍵信息，人眼會將注意力集中到少數(shù)幾個區(qū)域或物體，這個行為稱作視覺注意。這些區(qū)域或物體在場景中就構(gòu)成了感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI）。提取ROI是圖像處理、圖像增強(qiáng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科的重點(diǎn)研究方向，可以大大減少計(jì)算機(jī)對圖像壓縮編碼、目標(biāo)識別、圖像匹配的耗時，有效地提高信息的處理效率。
　　實(shí)驗(yàn)室獲取ROI的受試人員有限，獲得的數(shù)據(jù)量較小，設(shè)備

2、昂貴，無法將ROI獲取普及到各行各業(yè)。因此，本文探討如何利用公眾資源大量地收集眼動大數(shù)據(jù)，并具體從流程上介紹了數(shù)據(jù)獲取過程，最后提出一種利用眼動大數(shù)據(jù)提升圖像感官質(zhì)量的方式。主要工作如下：
　　首先，為廣泛收集眼動數(shù)據(jù)，增加受試人員數(shù)量，本文仿照眼動儀改進(jìn)了虛擬現(xiàn)實(shí)眼鏡。利用紅外光源，在不影響用戶使用的前提下，使其可以收集眼動數(shù)據(jù)，并應(yīng)用視點(diǎn)跟蹤技術(shù)獲取視線，得到的視點(diǎn)經(jīng)坐標(biāo)變換映射到真實(shí)圖像位置。
　　其次，獲取眼動大數(shù)據(jù)

3、后，本文利用改進(jìn)后的k-means算法和二維高斯分布模擬來分析眼動數(shù)據(jù)，得到真實(shí)的ROI?？紤]到原有K-means算法的不足，本文進(jìn)行了改進(jìn)，并利用改進(jìn)后的k-means算法將ROI識別成功。同時指出，K-means獲得的是規(guī)則圓的ROI區(qū)域，因此可以利用二維高斯分布模擬，使其形成山區(qū)高度圖，并利用“削山頂法”得到不規(guī)則的ROI區(qū)域。
　　最后，根據(jù)人眼視覺中央凹視區(qū)最為清晰的特性，本文提出一種利用公眾資源大數(shù)據(jù)獲取眼動數(shù)據(jù)，并分