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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展,圖像成為主要的信息載體,由此帶來越來越多的圖像數(shù)據(jù)給人工處理造成了巨大困難,高效地處理計算機(jī)圖像信息成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。我們知道人的視覺能夠在很短的時間內(nèi)將注意力集中到圖像中某個能激發(fā)人們興趣的區(qū)域,如果學(xué)習(xí)人類視覺系統(tǒng)使用計算機(jī)可以有效并高效的處理圖像信息,其中非常最關(guān)鍵的一個部分是預(yù)測視覺感興趣區(qū)域。將人類視覺的選擇性注意機(jī)制引入機(jī)器視覺來提高計算機(jī)圖像信息處理的效率就成為當(dāng)前的一種迫切需求。
我們的研
2、究發(fā)現(xiàn)人類不僅傾向于注意顏色、強(qiáng)度和方向?qū)Ρ韧怀龅牟糠?,也會被圖片的細(xì)節(jié)內(nèi)容,亮度變化劇烈的邊緣紋理區(qū)域所吸引,而這些區(qū)域就是圖片的高頻成分。本文是在經(jīng)典的Itti模型基礎(chǔ)上基于自底向上機(jī)制建立的刺激驅(qū)動任務(wù)模型,假設(shè)視覺注意力都是由場景中強(qiáng)度、對比度、運(yùn)動等底層刺激來驅(qū)動.這樣得到的模型更具有普遍應(yīng)用,因為它模擬了人類視覺系統(tǒng)的最基本最普遍的反應(yīng)機(jī)制。
本文采用小波變換來提取圖片的高頻和低頻成分,然后再從這些成分中提取特征,
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