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1、物體顯著性研究是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一,模擬人眼視覺(jué)注意特性的顯著區(qū)域提取方法是其中一條重要的研究途徑。目前為止,針對(duì)靜態(tài)圖像已有較為成熟的顯著區(qū)域提取方法進(jìn)行處理。對(duì)于視頻,人的視覺(jué)系統(tǒng)有一個(gè)重要的特點(diǎn),不僅需要考慮物體的靜態(tài)顯著度(如亮度、顏色、與周?chē)矬w對(duì)比度),而且需要考慮物體的運(yùn)動(dòng)顯著度。如何設(shè)計(jì)物體顯著區(qū)域提取方法,從而接近甚至達(dá)到人眼視覺(jué)注意性能,仍然具有挑戰(zhàn)性。 視覺(jué)研究本身是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域的問(wèn)題,涉及到計(jì)
2、算機(jī)視覺(jué)及神經(jīng)生物學(xué)這兩個(gè)截然不同的學(xué)科。本論文研究視覺(jué)注意特征和物體顯著性提取算法,主要從計(jì)算機(jī)視覺(jué)這一角度出發(fā)進(jìn)行闡述,內(nèi)容上,本論文就近年來(lái)在此領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)展作一綜述,并著重分析自底向上的顯著性提取模型;而后以計(jì)算機(jī)視覺(jué)的語(yǔ)言詳細(xì)解析視頻中物體的運(yùn)動(dòng)顯著性和靜態(tài)圖像中物體的顯著性,設(shè)計(jì)和提出了基于視覺(jué)注意機(jī)制的物體顯著性提取算法,并完成了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了這種物體顯著性提取方案的可行性。 本論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括以
3、下幾個(gè)方面:1. 研究和比較了視覺(jué)注意領(lǐng)域內(nèi)的物體顯著性提取模型和算法,并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。 2.基于視覺(jué)注意特征,提出視頻中物體的運(yùn)動(dòng)顯著性提取算法。 首先對(duì)視頻進(jìn)行分割,對(duì)于一組連續(xù)的視頻幀序列,通過(guò)塊匹配算法得到運(yùn)動(dòng)向量表示,然后從視頻幀中提取區(qū)域顯著特征,接著給出基于運(yùn)動(dòng)向量的運(yùn)動(dòng)顯著性提取算法,建立算法的基本框架。 3. 研究靜態(tài)圖像中物體顯著性的提取方法,分析了譜殘余算法和增量編碼長(zhǎng)度算法的流程。相對(duì)于傳
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