基于结构相似度的视觉显著性检测方法

• 作者: 卢凯 曲智国 李崇飞 高颖慧
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经生物学框架 结构相似度 特征融合 显著图
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 181-185
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.10.025

摘要

基于Koch神经生物学框架和结构相似度理论,提出了一种新的视觉显著性检测方法.该方法利用结构相似度对人类视觉系统的高层次抽象,通过新的Center-Surround算子(自相似算子)对自然图像的显著程度进行度量,建立了多特征视觉显著性模型.该模型避免了对视觉系统建模时的复杂性问题,通过结构相似度的黑匣子效应对视觉系统进行抽象,同时利用Koch神经生物学框架的特征融合理论加强提取效果.实验结果表明,该方法可以有效检测自然图像的显著区域,提取的显著区域对比度较高,并且可以克服Itti方法中由于邻近插值导致的马赛克现象,在显著区域边缘提取和抗噪等方面性能也较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢凯	国防科学技术大学计算机学院	29	173	7.0	12.0
2	李崇飞	国防科学技术大学计算机学院	2	11	2.0	2.0