生物可信性頻域視覺注意模型的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、視覺注意的選擇性機制是指人眼能從復(fù)雜場景中迅速找到自己感興趣的區(qū)域，利用有限的資源優(yōu)先處理且忽略其他無關(guān)的冗余信息。大多數(shù)圖像處理任務(wù)所需的數(shù)據(jù)只是整個圖像的一小部分，而目前這種對圖像數(shù)據(jù)不分等級的處理方法需要消耗大量的計算時間和空間。因此，將人類的視覺注意選擇性機制引入到圖像處理領(lǐng)域是很有必要的，并且其可以廣泛應(yīng)用到目標(biāo)識別與檢測、圖像分類與檢索等領(lǐng)域。所以，對其進(jìn)行深入探索和研究有著重要的要義。
　　近幾年，在頻域內(nèi)建立視覺注

2、意模型受到廣泛關(guān)注，但頻域視覺注意模型普遍缺乏生物視覺理論依據(jù)。本文在分析現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一個生物可信的頻域視覺注意模型，并把它運用在圖像分類中。本文的主要貢獻(xiàn)有:
　　(1)綜述了視覺注意機制以及視覺注意模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并對四元數(shù)圖像的相關(guān)基礎(chǔ)理論知識進(jìn)行了簡單介紹，分析了現(xiàn)有的頻域視覺模型的優(yōu)缺點。
　　(2)針對頻域視覺注意模型缺乏生物可信性的問題，文中從三個方面對性能較好的HFT模型進(jìn)行改進(jìn)，以增強其生

3、物可信性。首先，選擇了符合人類視覺感知的CIE Lab顏色空間而不是大多數(shù)模型使用的RGB顏色空間;其次，選擇的四元數(shù)的虛部系數(shù)在一定程度上模仿了人眼視覺神經(jīng)元細(xì)胞的中央興奮-周邊抑制特性;最后，一方面是根據(jù)各尺度顯著圖中含有的信息量（熵）的大小原則對其進(jìn)行多尺度融合得到最終的顯著圖。在公共圖像測試集上對改進(jìn)模型進(jìn)行驗證和分析，實驗結(jié)果顯示，改進(jìn)HFT模型顯著性檢測視覺和人類視覺更加接近，且受試者接受特性曲線下的面積比原HFT模型在Br

4、uce和Judd數(shù)據(jù)集上分別提高了0.97％和6.33％。
　　(3)提出一種基于視覺顯著性的圖像分類方法。首先，利用上述改進(jìn)HFT模型獲得圖像的顯著區(qū)域，然后，提取該顯著區(qū)域的圖像特征實現(xiàn)圖像分類。并且在特征提取階段，又將脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間簽名特征引入到圖像分類中。實驗結(jié)果表明，本文提出的基于顯著區(qū)域的圖像分類方法的分類正確率比用原始圖像特征進(jìn)行分類的正確率提高4.3％。
　　上述研究工作從頻域視覺注意模型的生物可信性