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《基于多特征图像显著目标的自动识别_片兆宇》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第28卷第4期红外与毫米波学报Vo.l28,No.42009年8月J.InfraredMillim.WavesAugust,2009文章编号:1001-9014(2009)04-0293-05基于多特征图像显著目标的自动识别片兆宇,孟祥萍,舒英利(长春工程学院电气与信息工程学院,吉林长春130012)摘要:现有的许多显著目标检测算法,大都依赖像素间的相互关系,而缺乏对焦点对象特征的理解.本文提出了一种无监督的显著目标自动识别算法.首先,应用具有仿生学特质的多尺度Gabor模型检测图像中的初级特征,构成显著目标的基本元素
2、特征.在此基础上,结合显著目标的自身特性定义图像的局部特征,进一步确定感兴趣区域的位置.最后,在模糊阈值算法的基础上提出一种新的提取策略,并将其应用到由初级特征和局部特征构成的显著图上,从而准确地确定显著目标的位置.将此方法应用于具有不同特点的图像进行仿真实验,得到了较好的结果,证明该算法是切实可行的.关键词:显著目标;伽柏滤波器;差异率;模糊阈值中图分类号:TP391文献标识码:AAUTOMATICIDENTIFICATIONOFSALIENTOBJECTBASEDONMULTI-FEATURESIMAGESPIAN
3、Zhao-Yu,MENGXiang-Ping,SHUYing-Li(SchoolofElectrical&InformationTechnology,ChangchunInsitituteofTechnology,Changchun130012,China)Abstract:Manyexistingdetectingalgorithmsofsalientobjectmostlydependontherelationshipbetweenthepixelsandlackthecomprehensionofsaliento
4、bjectfeatures.Anunsupervisedalgorithmforautomaticallyextractingtheinterestingobjectwaspresented.Firstly,thejuniorfeaturewasextractedasbasicelementsofsalientobjectbyusingamultiscaleGabormod-elwithbionicscharacteristics.Thenbycombiningwiththeunderstandingknowledge
5、ofthesalientobject,thelocalfeatureofimagewasdefinedandthesalientregionswasfurtherlocated.Finally,anovelextractingschemebasedonfuzzythresh-oldapproachwasproposed,andwasusedintheconspicuitymapintegratedbythejuniorandlocalfeaturestolocatethesa-lientobject.Byapplyin
6、gthealgorithmtovariousimagesofsimulationexperiments,thesatisfyingresultswereobtained.Theresultsshowthatthealgorithmisfeasible.Keywords:salientobject;Gaborfilter;differenceratio;fuzzythreshold使定位更加准确.但这类计算方法是建立在图像引言局部特征的基础上的,忽略了显著目标自身信息显著目标提取在视觉信息处理过程中有着非的指导,使得检测
7、过程与显著目标不相关.因此当常重要的意义.现有的显著目标检测算法主要分图像质量下降、目标区域特征信息不足时,算法很为两类:一类是基于高层视觉信息,由知识驱动的难实现可靠的检测.自顶向下的视觉显著选择机制;另一类是基于低针对这些不足,本文提出一种新的检测方法,其级视觉信息,由数据驱动的自底向上的计算模型.算法流程如图1所示.与传统方法相比,所提方法不目前,许多研究都是以第二种计算模型为基础展仅在初级特征提取阶段改进了提取策略,通过模拟开的.Itti提出将颜色、朝向和亮度等视觉特征合并视觉感知过程,有效地克服了传统方法检测
8、特征单成一幅特征图,然后根据图中显著值确定目标的一的缺陷,而且所提差异率的概念将显著特性分析[1][2]位置.Walther对Itti算法进行了扩展和延伸,引入到识别过程,使得识别过程与目标特征相关,从通过在定位显著区域之前推断焦点目标的位置,局部上增强了算法的稳定性.收稿日期:2008-07-22,修回日期:2009-02-19
