视觉感知正反馈的显著性检测

• 作者: 吴祯 殷海兵 潘晨
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉显著性检测 注视眼动 机器学习 正反馈 视觉感知饱和 迭代
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 图像理解和计算机视觉
• 页码范围: 946-956
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.160598

摘要

目的 人类视觉系统性能远超当前机器视觉,模拟人类视觉机制改进当前算法是有效研究途径,为此提出一种视觉感知正反馈模型,通过循环迭代、重复叠加视觉刺激生成更符合人类感知的视觉显著性图.方法 首先用多种常规方法检测图像显著度,模拟人类视觉多通道特性,再组合这些显著图为综合显著图;利用显著度大的像素构建初始注视区.其次借助集成RVFL(随机向量功能网络)模拟人脑神经网络产生视觉刺激,对注视与非注视区内像素在线“随机采样—学习建模”,图像像素经模型分类获得新注视区.对新注视区与非注视区,可重复迭代进行“随机采样—学习建模—像素分类”;迭代中若注视区连续相同,则表明感知饱和,迭代终止.若将每次像素分类结果看做是一种视觉刺激,则多次视觉刺激输出叠加,可生成新的图像显著性图.最终的像素分类结果就是图像分割目标.结果 将本文算法与现有方法在标准图像数据库上进行对比评测,包括通过对6种算法在ECSSD、SED2和MSRA10K3个图像数据库上的P-R曲线,F-measure值和平均绝对误差(MAE)值上进行定量分析,对6种模型生成的显著性图作定性比较.数据表明,本文算法在SED2和MSRA10K图象数据库中性能最好,在ECSSD图象数据库中稍低于BL(bootstrap learning)和RBD(robust background detection)算法.本文算法的显著图与人类视觉感知更接近.且算法的正反馈迭代过程一般可迅速饱和,并未显著增加算法负担.实验结果表明,本文方法可作为一种有效的后处理手段,显著提升常规显著性检测算法的性能.结论 提出了一种模拟人类视觉机制的数据驱动显著性检测算法,无需图像先验知识和事先的标记样本.面对多目标,背景复杂等情况,本文方法具有相对好的鲁棒性和适用性,并且能够较好解决现实环境中图像处理算法的通用性、可靠性和准确性问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘晨	中国计量大学信息工程学院	19	94	6.0	8.0
2	殷海兵	中国计量大学信息工程学院	37	80	5.0	6.0
3	吴祯	中国计量大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0