自底向上的视觉显著性检测算法研究

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1、学校代号10532学号S11101046分类号TP391密级普通硕士学位论文自底向上的视觉显著性检测算法研究学位申请人姓名陈建坤培养单位信息科学与工程学院导师姓名及职称康志伟教授学科专业信息与通信工程研究方向图像处理论文提交日期2014年9月10日学校代号：10532学号：S11101046密级：普通湖南大学硕士学位论文自底向上的视觉显著性检测算法研究学位申请人姓名：陈建坤导师姓名及职称：康志伟教授培养单位：信息科学与工程学院专业名称：信息与通信工程论文提交日期：2014年9月10日论文答辩日期：2014年9月19日答

2、辩委员会主席：徐成教授ResearchonBottom-upVisualSaliencyDetectionAlgorithmsbyCHENJiankunB.E.(AnhuiPolytechnicUniversity)2011AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinInformationandCommunicationengineeringintheGraduateSchoolofHu

3、nanUniversitySupervisorProfessorKANGZhiweiSeptember,2014硕士学位论文学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完

4、全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密，在______年解密后适用本授权书。2、不保密。√(请在以上相应方框内打“”)作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日I自底向上的视觉显著性检测算法研究摘要科学研究表明，通过模拟人类的视觉系统进行视觉显著性检测，能快速地从海量图像数据中提取

5、人们感兴趣的信息，提高检测效率。近年来，视觉显著性检测已经广泛地应用到了图像检索与分类、目标分割和识别等众多领域。随着数字图像处理技术的快速发展，视觉显著性检测成为众多学者研究的热题。人类视觉系统对图像的分析主要有两种方式，一种是自底向上的、快速的、任务无关的；另一种是自顶向下的、缓慢的、依赖于特定任务的。由于自底向上的方式是与任务无关的，目前大多数的视觉显著性检测都是通过自底向上的方式进行的。本文主要针对自底向上的视觉显著性检测算法进行研究，论文主要工作如下：（1）提出了一种基于小波变换和简单先验知识的视觉显著性检测

6、算法。该算法首先对输入图像的各个颜色通道进行小波变换，利用小波系数产生重构特征图，对重构图进行局部对比从而得到局部显著性；为了突出图像的稀有性，利用多维空间的概率密度函数计算全局显著性，并将局部和全局显著性进行整合。最后，还引入了两种简单先验知识（颜色先验和中心先验），从而更好地抑制了背景的干扰，提高了算法的鲁棒性。实验证明该算法能够较好地检测图像的显著性区域，并优于现有的变换域算法。（2）提出了一种基于多尺度和马尔科夫链的视觉显著性检测算法。该算法使用超像素分割图像，构造稀疏图，将图中的边界超像素作为马尔科夫链中的吸

7、收节点，其它超像素作为暂态节点，然后利用马尔科夫吸收链随机游走计算转移概率矩阵，在此基础上计算暂态节点到达吸收节点的时间并归一化作为显著值。为了更好地抑制背景、增强显著性区域的高亮性，对吸收时间进行加权和约束并将其扩展到多尺度下计算。为了证明该算法的有效性，我们将其与现有的比较优秀的自底向上的算法进行比较。实验结果表明，文章提出的显著性检测算法能够更加有效地检测图像的显著性区域、抑制背景区域的干扰。关键词：视觉显著性；小波变换；简单先验知识；多尺度；马尔科夫链II硕士学位论文AbstractScientificrese

8、archshowsthatvisualsaliencydetectioncanquicklydetecttheinterestedinformationfromtheamountsofimagedataandimprovetheefficiencybysimulatingthehumanvisualsystem.Inrecenty