基于上下文和背景的视觉显著性检测

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1、硕士学位论文基于上下文和背景的视觉显著性检测VisualSaliencyDetectionBasedonContextandBackground学21009099大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究

2、所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：作者签名：曼垃日期：醚年—』月2L日大连理工大学硕士学位论文摘要众所周知，动物视觉系统能够轻易并且高效的从复杂的背景中识别出显著性的区域，然而在计算视觉系统中，如何有效并且鲁棒地获取最显著的区域仍是大家感兴趣的问题。一幅图像中的显著性区域是指最能够说明这幅图像的内容的部分，并且最引起人们视觉关注的部分。本文提出一种融合上下文信息和背景信息的显著性检测方法，与以往单独运用上下文信息或者背景信息的显著

3、性检测方法不同，本文在上下文信息和背景知识上选择一个合适的结合点，使得两种显著性方法都能够对最终的显著性检测贡献正能量。首先，在预处理图像的时候，我们使用了两种将图像分块的方法，其中一种是不规则的分块，即图像块大小差距很大，但图像块的边界和图像中显著性目标的边界是相似的；另一种是规则的分块，即图像块的大小几乎相同，每个块内的颜色空间信息相似，这种分块好处在于块内信息可以用中心点像素的信息代替。第二，我们介绍一种基于上下文信息的显著性检测方法和一种基于背景的显著性检测方法并提出一种基于背景的显著性检测

4、方法。第三，我们提出一种能够更好的抑制背景同时保留前景的高通滤波器，在此基础上，通过两种方法的融合达到更好的效果。最后，我们改进了贝叶斯框架下的凸包检测方法，使得凸包能够更准确的定位到显著性物体的区域。我们把最终获得的显著图和几种主流的显著性检测方法获得的显著图在一个国际公开的数据集上进行对比，实验结果表明，我们提出的方法能够获得较好的效果。关键词：显著性检测；背景；上下文；融合；贝叶斯框架。基于上下文和背景的视觉显著性检测VisualSaliencyDetectionBasedonContexta

5、ndBackgroundAbstractItiswellknowntoallthepeoplethatanimalvisionsystemscaneffortlessandefficientlydistinguishsalientregionsfromaclutteredbackground．However，itisstillofgreatinteresttoobtainasalientregionefficientlyandrobustlyincomputervisionsystem．Asalie

6、ntregioninanimageisthepartwhichCanexpresstheinformationoftheimagebestandCanalsocatchmostofourattention．Inthispaper，weproposeasaliencydetectionalgorithmbasedoncombinationofcontextandbackgroundinformation．Differentfromothermethodswhichusecontextinformati

7、onorbackgroundinformationonly，weselectaproperjointpointwhichCallmakebommethodscontributepositiveenergytothefinalsaliencydetecfionmethod．Firstly，weusetwomethodstosegmentimageintoseveralblockswhenpreprocessingimages．Oneisirregularblock，thesizebetweenbloc

8、kshasaverylargegap，buttheboundaryoftheimageblockandboundaryofsalientobjectinimageissimilar．Theotherisregularblock，thesizeofblocksandcolorandspatialinformationissimilar．Onthepurposeofwindingspeed，wereplacetheinformationofablockwiththeinf