基于區(qū)域特征融合的顯著目標(biāo)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，圖像已經(jīng)成為最主要的信息載體之一，圖像數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜程度都在不斷增加。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代如此龐大的圖像數(shù)據(jù)，如何高效地處理圖像信息就成為圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。人類視覺系統(tǒng)能自動(dòng)地選擇復(fù)雜自然場(chǎng)景中的重要信息，這種優(yōu)先處理重要信息的能力，就稱為視覺注意機(jī)制。為了讓計(jì)算機(jī)能模擬人類視覺系統(tǒng)處理圖像信息，包括生理學(xué)、心理學(xué)以及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的學(xué)者們付出了長(zhǎng)期而又艱辛的努力，并提出了許多顯著性的計(jì)算模型?；谝曈X注意機(jī)

2、制的顯著目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在圖像處理、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)領(lǐng)域具有重要的意義。
　　本文首先闡述了顯著目標(biāo)檢測(cè)的研究意義，分析了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，介紹了視覺注意生物機(jī)理和視覺注意建模的理論基礎(chǔ)。
　　其次介紹了描述顯著目標(biāo)的幾種視覺特征，包括顏色、深度、紋理、形狀等特征，同時(shí)還分別歸納了提取這些特征的方法。詳細(xì)介紹了微軟的Kinect設(shè)備和RGBD顯著目標(biāo)圖像庫(kù)的構(gòu)建。
　　然后提出了基于區(qū)域特征融合的RGBD顯著目標(biāo)