视觉显著性在草图目标检测中的应用研究

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1、胃補靡ＩＩ醒分类号—７羞％编号一Ｖ一：Ｖ．：古遅圆祖讀霉窠結Ｕ硕±学位论文Ｉ＇题目批＞泉呈雨Ｉ生；＾麥偏１乐接；Ｈ卡為台在：讲名寒气妍究生姓名Ｉ髮（刪／届也別私专业）导师姓名切玉芝论文完成日期＞〇／（、ａ浸ｉ巧少火壽ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ＇－．．１＇ｌｌｉ．Ｉ＇．■＇；＼？？；ｍ分类号：TN911.7密级：ＵＤＣ：621.39编号：工程硕士学位论文视觉显著性在草图目标检测中的应用研究硕士研究生：黄梨指导教师：胡玉兰教授

2、学科、专业：电子与通信工程沈阳理工大学2015年12月分类号：TN911.7密级：ＵＤＣ：621.39编号：工程硕士学位论文视觉显著性在草图目标检测中的应用研究硕士研究生：黄梨指导教师：胡玉兰教授学位级别：工程硕士学科、专业：电子与通信工程所在单位：沈阳理工大学论文提交日期：2015年12月论文答辩日期：2016年3月学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:TN911.7U.D.C:621.39AThesisfortheMasterDegreeofScienceinEngineeringApplicationandRes

3、earchofSketchTargetDetectionBasedonVisualSaliencyCandidate:HuangLiSupervisor:Prof.HuYulanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceinEngineeringSpeciality:ElectronicandCommunicationEngineeringDateofSubmission:December,2015DateofExamination:onMarch7,2016University:ShenyangLigong

4、University沈阳理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签宇。日期：年３月（日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即；沈阳理工

5、大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可ｙｉ？将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名指导教师签名：日其月；日其月；摘要人类的视觉系统能够通过视觉显著性这一生理机制实现注意力的高效分配与视觉认知过程。通过视觉显著模型的机理可以有效处理大量的视觉信息。而在处理和分析图像和视频信息的过程中，其显著区域就成了研究热点。显著区域就是能够引起人类

6、视觉关注的重点区域，即能够将视觉注意力快速集中在引起人们感兴趣的图像区域。该文研究的主要内容包括：1）在经典显著性算法的基础上，本文提出了一种基于整形特征分析的新显著性检测算法。新算法首先利用灰度不一致算子作为局部处理手段，刻画图像局部纹理的非均匀性，使得最显著的中心点亮度提高；其次，利用改进的FT算法，建立一种新的全局量化方法，使得显著区域增强；再次，为了滤除孤立显著区的影响，算法提出一种空间权重表达法，对所提显著图进行线性处理，提高整体显著区与背景间的对比差。仿真实验证明新算法比经典算法得到的显著图更加准确，同时在精确率和召回率等定量指标中具

7、有较强的优势。2）通过对传统SIFT特征提取算法分析探讨的基础上，本文提出了一种改进的SIFT特征提取算法。该算法与视觉显著区域检测相结合，减少了提取的特征点数量。提取的特征点符合人类的视觉感知，进而在一定程度上确保了提取特征点的有效性。接着通过改进的SIFT算法进行特征匹配。最后对传统的SIFT算法与改进算法在仿射不变性和尺度缩放不变性方面进行仿真实验，结果表明改进的算法不仅匹配正确率比传统的SIFT算法高，而且匹配的速度较快。3）结合新显著性检测算法和改进的SIFT算法，本文将视觉显著性在草图检索中进行了应用分析。由于草图目标就是图像中感兴趣

8、的区域，这与人类视觉注意机制相符合。本文是针对图像的显著图进行草图检索，滤掉了背景区域，更加有利于草图检索。关键词：目标显著性检测；SI