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轮廓信息与Itti模型结合的视觉显著性检测研究

【摘要】考虑到多媒体信息科的快速发展，图像早已变成了一种至关重要的信息媒介，不断增加的图像数据使人为

处理变得十分困难。在图像处理与分析方面，人眼所密切关注的区域通常只占图像中的一小部分，被叫做是显著区域。

也就是在较短的时间之内，人的视觉系统把注意力集中到图象中能够激起人们兴趣的区域。若对不一样的图像区域采取

不一样的的优先处理，不但能大大减少运算量，而且还能够提高运算速度。本文主要是介绍Itti算法，然后在原有的基

础之上融合了轮廓信息，即利用Sobel算子提取边缘信息，然后对得到的结果再次做和Itti算法相关的工作，这主要是

利用了轮廓信息的方向和亮度特征，得到的结果较之于原本的结果有所改进。

【关键词】视觉注意；Itti算法；Sobel算子；视觉显著

1绪论2

1.1研究背景以及意义2

1.2国内外研究现状2

1.3本文研究内容以及章节安排2

2视觉注意机制的理论基3

2.1视觉信息的产生3

3自下而上视觉注意模型一一Itti模型3

3.1Itti模型框架3

3.2昌斯金字塔4

3.3初级视觉特征提取6

3.3.1亮度特征的提取6

3.3.2颜色特征的提取6

3.3.3方向特征的提取7

3.4中央周边差分操作7

3.5归一化操作8

3.6显著图的生成8

3.7注意焦点转移机制9

3.7.1注意区域选取9

3.7.2抑制返回机制10

3.8实验结果10

4改进后的Itti模型11

4.1加入轮廓信息模块的Itti模型11

4.1.1Sobel算子12

4.1.2实验结果13

4.2融入轮廓信息和特征自适应阈值的Itti模型14

4.2.1特征自适应阈值14

4.2.2实验结果15

5总结16

1绪论

1.1研究背景以及意义

视觉显著区域检测技术是一种新型的无损图像处理方法，主要是利用计算机设备来采集、分析和

处理对象，它可以有效地提高工作效率。在一些复杂环境下使用该算法时还需要考虑其是否有缺陷或者

其他因素。因为人类对于事物感知能力和观察力有限，所以人们一般只能通过肉眼来获取外界信息，而

不能直接获得外部数据等特征；视觉显著区域检测技术具有快速高效的特点，并且能够将图像中重要属

性进行保存、分析以及处理，还能够实现对外界环境信息数据和特征的提取。该方法不但可以克服常规

成像方法的不足，还可以提高工作效率和质量水平(张铭泽，陈君向,2022)。这在某种程度上展现同时其

可以应用于很多工业生产中去，比如：环境监测系统、产品检验与控制、食品安全方面等等都需要在视

觉明显区域范围内进行操作。因此，在日常生活中被广泛应用于各个领域当中去观察和识别各种事物，

并获取有用信息以获得更好地发展与进步，所以，该方法在各方面都具有很大的重要意义。

1.2国内外研究现状

从国内外视觉显著区域检测的研究成果和应用实例可以看出这些研究成果具有很大价值；而且随

着近些年来计算机图像处理理论与实际工程相结合，在一定程度上促进了视觉显著区域检测算法的发

展。

当前，国内国外在视觉显著性的探索上，曾经有许多的专家提出了不同的检测方法。南州大学iLab

实验室的Itti教授和他的弟子Siagian等人,在攻读博士时期的首要事务恰恰是研究受生物学启发的机

器人的视觉定位⑴。2006年，Kochlab和J.Hael,提出了一个图像的视觉显著性检测方法⑵。2007年，

Hou等人提出了一种采用频域的方法来进行显著性检测的方法：SR(spectalesidual)M法⑶。Hou等人分

析研究了图像频域log谱包含的光谱残差信息，在此类背景下他们发现不一样的图像竟然有着相似的分

布趋势的频域log幅度谱(成泽和，赵俊天,2