基于图像空间域的显著性目标检测与识别方法研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013532143密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位)基于图像空间域的显著性目标检测与识别方法研究ResearchonDetectionandRecognitionMethodofSignificantImageTargetBasedonSpatialDomain作者姓名：臧洪睿专业：计算机应用技术研究方向：图像处理指导教师：赵宏伟教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年5月基于图像空间域的显著性目标检测与识别方法研究Researchondetec

2、tionandrecognitionmethodofsignificantimagetargetbasedonspatialdomain作者姓名：臧洪睿专业名称：计算机应用技术指导教师：赵宏伟教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日未经本论女作者的书面授权，化法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±

3、学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，。独立进行研究工作所取得的成果除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究。做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ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。＾＂学位论文作者签名：＾；？、＾日期：２０１６年＾月＾日＾摘要摘要基于图像空间域的显著性目标检测与识别方法研究在机器视觉与自动目标检测等领域显著目标提取都有非常重要的作用。机器视觉

4、即使用机器来模拟人眼做各种检测与识别判断等工作。将拍摄的目标转化成图像信号，再进行图像处理，根据图像的颜色、亮度以及像素分布等信息，转化成数字化信息。目标识别可以说是生物视觉系统感知外部世界非常重要的功能。自动化的目标检测要求从图像中读取隐含的信息，这样的具有多样性，可以是形状、颜色、形态、材质，也可以是与周围物体的相互关系、运动、先验知识/期望、推理等。所以识别不是采取单一特征就可以完成的，显著目标检测是其中的关键步骤。图像显著性是图像中重要的视觉特征，自从1998年Itti方法提出以来，吸引了大批学者对显

5、著性目标提取问题开展相关研究工作，但大多数方法还是基于灰度图像进行研究的。由于人眼视图首先捕获对人的视觉刺激比较大的部分，本文主要研究的是彩色图像的显著性目标提取，即将人眼视图的最敏感的区域提取出来。本文首先提出了一种图像显著性目标检测与识别算法，该算法利用到了Wigner-Ville分布，通过调整角度来调整水平垂直方向上的一维PWVD的Renyi熵，然后对Renyi熵图进行处理，从而获得彩色图像基于Wigner-Ville分布的Renyi熵的二值化后的显著目标图像。然后对彩色图像的彩色信息进行处理，彩色信息

6、的处理，通过比较采用canny边缘检测方法，提取彩色信息特征的显著特征的图像。最后将Wigner-Ville分布的Renyi熵的显著特征图像与提取彩色信息的显著特征图像按照一定比例合成最终的检测并提取的显著目标图像。彩色图像的显著目标提取是图像处理领域的一大难点问题，本文同时提出了一种结合彩色信息的显著性目标识别算法，该算法是一种比较新的研究彩色图像显著目标的提取方法，首先将彩色图像转化为灰度图像并使用离散形式的傅里叶变化提取灰度变化信息，求出空间域/空间频率域的Wigner-Ville分布，研究他们联合所表

7、示出的特殊性质，从而求出经伪Wigner-Ville分布（即PWVD）处理后Renyi熵的最终统计特性，并结合彩色图像中提取的颜色信息按照一定比例绘制最终的二值化图像。这种方法对于背景复杂的彩色图像进行显著目标自动检测的实现具有重要意义。实验中，将所提出的彩色图像显著目标提取方法和经典算法做了对比，结果证明了本文提出算法I摘要的有效性。本文研究了基于颜色信息的显著目标处理方法，研究并尝试了多种颜色描述子的效果，研究对颜色信息的提取，对颜色描述子影响比较大因素，并最终选定使用r/g模型对颜色特征进行描述的方案。

8、通过多次尝试颜色信息显著特征图像与Renyi熵显著特征图像所占的比例，得出最终的效果良好的显著图，并编写代码查看在这种情况下的二值化图像。在信息时代可以说人们生活中的方方面面都离不开图像信息，所以说图像处理研究和发展对于社会生活是非常重要的。更好的图像处理方法对于我们的生活以及科技的发展具有极其重要的意义，并且引起了好多业内人士开始机器视觉的研究。而自动显著目标检测更是在军事、医疗、交通等方面具有非