人類視覺(jué)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期進(jìn)化,形成了選擇性視覺(jué)注意機(jī)制,該機(jī)制能夠快速的從海量的視覺(jué)信息中提取出感興趣的區(qū)域。顯著性檢測(cè)算法通過(guò)模擬視覺(jué)注意機(jī)制,對(duì)視覺(jué)場(chǎng)景或圖像中的感興趣區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)和提取。色覺(jué)檢查圖依據(jù)人眼色覺(jué)感知原理繪制而成,能夠很好地模擬人眼在自然環(huán)境中受到的刺激,且背景復(fù)雜,干擾因素較多。已知的算法大都存在生物依據(jù)不足、檢測(cè)精度不高等問(wèn)題,在對(duì)色覺(jué)檢查圖中的標(biāo)準(zhǔn)圖案進(jìn)行提取時(shí)尤為明顯。對(duì)此本文從不同角度出發(fā),提出了兩種新穎的顯著性檢測(cè)算法。本文對(duì)除法歸一化特征計(jì)算方式進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)模擬人類視覺(jué)通路中的顏色雙重拮抗神經(jīng)元,提出一種基于除法歸一化的自適應(yīng)通道權(quán)重色覺(jué)檢查圖檢測(cè)方法,根據(jù)拮抗神經(jīng)元受到的信號(hào)強(qiáng)弱進(jìn)行自適應(yīng)的權(quán)重計(jì)算,優(yōu)化后輸出最終檢測(cè)結(jié)果。對(duì)視覺(jué)心理學(xué)和人眼視網(wǎng)膜上的錐狀細(xì)胞及桿狀細(xì)胞感色原理進(jìn)行研究后,本文提出一種基于超像素分割并結(jié)合局部特征與全局特征的色覺(jué)檢查圖檢測(cè)方法,該算法采用超像素分割進(jìn)行預(yù)處理,以超像素塊代替像素點(diǎn)計(jì)算單個(gè)通道內(nèi)的局部特征與全局特征,并通過(guò)通道權(quán)重進(jìn)行融合,得到最終的檢測(cè)結(jié)果。我們收集了目前常用的色覺(jué)檢查圖并進(jìn)行掃描,制作出色覺(jué)檢查圖數(shù)據(jù)集與... 

【文章來(lái)源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

階段學(xué)說(shuō)的視覺(jué)模型

圖２．３：?Ｃｆｆｉ色度圖上色覺(jué)異常混同色分布圖??２．５經(jīng)典的顯著性檢測(cè)模型??

設(shè)置依賴較大，生成的結(jié)果分辨率低，對(duì)色覺(jué)檢查圖內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果如圖所示。??丨畫國(guó)國(guó)??圖２．４：?ＩＴ算法對(duì)色覺(jué)檢查圖內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果??２．５．２?ＣＡ?算法??ＣＡ［４ｌ）］算法根據(jù)心理學(xué)理論的視覺(jué)基本準(zhǔn)則提出，首先對(duì)顏色和對(duì)比度等圖像??底層信息中的特征進(jìn)行提�。辉賹�(duì)出現(xiàn)頻率高的特征進(jìn)行抑制，并對(duì)出現(xiàn)頻率低??的特征進(jìn)行提取；只對(duì)一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)視覺(jué)中心進(jìn)行處理；最后對(duì)場(chǎng)景中的高層??次物體進(jìn)行處理。??１１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺(jué)顯著性的場(chǎng)景目標(biāo)識(shí)別[J]. 薛夢(mèng)霞,彭暉,劉士榮,張波濤.  控制工程. 2016(05)
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博士論文
[1]基于人類視覺(jué)系統(tǒng)的圖像信息感知和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)[D]. 吳金建.西安電子科技大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于顯著性信息的圖像塊壓縮感知編碼方法研究[D]. 胡開云.中南民族大學(xué) 2013
[2]基于上下文和背景的視覺(jué)顯著性檢測(cè)[D]. 王飛.大連理工大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3460736