在機器視覺與自動目標檢測等領域顯著目標提取都有非常重要的作用。機器視覺即使用機器來模擬人眼做各種檢測與識別判斷等工作。將拍攝的目標轉(zhuǎn)化成圖像信號,再進行圖像處理,根據(jù)圖像的顏色、亮度以及像素分布等信息,轉(zhuǎn)化成數(shù)字化信息。目標識別可以說是生物視覺系統(tǒng)感知外部世界非常重要的功能。自動化的目標檢測要求從圖像中讀取隱含的信息,這樣的具有多樣性,可以是形狀、顏色、形態(tài)、材質(zhì),也可以是與周圍物體的相互關系、運動、先驗知識/期望、推理等。所以識別不是采取單一特征就可以完成的,顯著目標檢測是其中的關鍵步驟。圖像顯著性是圖像中重要的視覺特征,自從1998年Itti方法提出以來,吸引了大批學者對顯著性目標提取問題開展相關研究工作,但大多數(shù)方法還是基于灰度圖像進行研究的。由于人眼視圖首先捕獲對人的視覺刺激比較大的部分,本文主要研究的是彩色圖像的顯著性目標提取,即將人眼視圖的最敏感的區(qū)域提取出來。本文首先提出了一種圖像顯著性目標檢測與識別算法,該算法利用到了Wigner-Ville分布,通過調(diào)整角度來調(diào)整水平垂直方向上的一維PWVD的Renyi熵,然后對Renyi熵圖進行處理,從而獲得彩色圖像基于Wigner... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 圖像顯著性目標檢測與識別技術(shù)
    2.1 引言
    2.2 圖像預處理
        2.2.1 Wigner-Ville分布
        2.2.2 均值濾波的原理及實現(xiàn)
        2.2.3 高斯濾波的原理以及實現(xiàn)
    2.3 圖像顯著性識別方法
        2.3.1 Itti算法
        2.3.2 Spectral Residual算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于Renyi熵的圖像顯著性目標檢測方法
    3.1 算法思想
    3.2 顯著性目標檢測算法流程
    3.3 Renyi熵
        3.3.1 Renyi熵定義
        3.3.2 熵的統(tǒng)計特性
    3.4 濾波處理
        3.4.1 均值濾波處理
        3.4.2 高斯濾波處理
    3.5 二值化處理
    3.6 算法測試與分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 結(jié)合顏色信息的顯著性目標識別算法
    4.1 算法思想
    4.2 顯著性目標識別算法流程
    4.3 顏色描述符
        4.3.1 RGB顏色空間
        4.3.2 顏色特征提取
    4.4 圖像融合
    4.5 實驗結(jié)果與分析
        4.5.1 不同算法對比實驗
        4.5.2 算法魯棒性分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻
作者簡介及在校期間所取得的科研成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于馬爾科夫鏈的顯著性區(qū)域檢測算法研究[J]. 陳曦,范敏,熊慶宇.  計算機工程與應用. 2016(07)
[2]基于視覺機制的圖像顯著性檢測與提取[J]. 李毅暉,蔡勛,王懷暉.  系統(tǒng)仿真學報. 2014(09)
[3]基于多層次互補特征的通用目標檢測模型[J]. 潘泓,金立左,夏思宇,夏良正.  電子與信息學報. 2012(07)
[4]基于偽Wigner-Ville分布和Rnyi熵的顯著圖目標檢測[J]. 許元男,趙遠,劉麗萍,張宇,孫秀冬.  物理學報. 2010(02)
[5]彩色圖像分割方法綜述[J]. 林開顏,吳軍輝,徐立鴻.  中國圖象圖形學報. 2005(01)
[6]多項式Wigner-Ville分布（PWVD）的系數(shù)設計[J]. 張曉冬,吳樂南.  電路與系統(tǒng)學報. 2003(04)

博士論文
[1]基于視覺顯著性的目標檢測方法與應用研究[D]. 劉君玲.吉林大學 2014
[2]視覺顯著性計算及其應用研究[D]. 楊軍.華南理工大學 2014
[3]基于人類視覺系統(tǒng)的圖像信息感知和圖像質(zhì)量評價[D]. 吳金建.西安電子科技大學 2014
[4]視覺顯著性應用研究[D]. 敖歡歡.中國科學技術(shù)大學 2013
[5]彩色圖像處理中幾個基本問題的研究[D]. 楊振亞.華東師范大學 2008

碩士論文
[1]復雜背景下顯著性目標快速檢測技術(shù)研究[D]. 鄒強.中國科學院研究生院（光電技術(shù)研究所） 2014
[2]基于對比度的視覺顯著性研究[D]. 宋騰.杭州電子科技大學 2014
[3]基于上下文和背景的視覺顯著性檢測[D]. 王飛.大連理工大學 2013
[4]彩色圖像分割算法研究[D]. 胡博.電子科技大學 2009



本文編號：3144600