检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：彭邑牧湘潭大学

学位级别：硕士

得益于人类的视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VAM),当人眼观看日常生活中的图像数据时,往往能够快速聚焦于场景中令人感兴趣的区域。如果让计算机像人类一样能够快速找到表征图像主要内容的区域,将有效提高图像处理效率和提... 详细信息

得益于人类的视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VAM),当人眼观看日常生活中的图像数据时,往往能够快速聚焦于场景中令人感兴趣的区域。如果让计算机像人类一样能够快速找到表征图像主要内容的区域,将有效提高图像处理效率和提升计算机的场景理解水平,为人们提供更及时、更智能化的服务。图像显著性计算正是为了能在计算机上模拟人类视觉注意力机制而衍生出的一个研究领域。图像显著性计算通常借鉴生物学和认知心理学分析视觉机理的一些理论成果,使用计算建模的方法提取图像中的视觉显著区域。经过二十多年的发展,图像显著性计算研究取得了重大进展,很多算法在一些通用数据集上已经表现出接近人类的水平。但大多数显著性计算方法在复杂场景中的表现仍有待提高,尤其在富含高级视觉线索的社交场景中。社交场景在日常生活中随处可见,包含丰富的社交先验信息,而这些先验特征往往是计算机难以感知的,因此研究社交场景下的图像显著性计算对推动该领域的发展和应用具有十分重要的意义。本文借鉴认知心理学、神经生物学中视觉注意机制的理论成果,结合眼动实验数据分析结论,对社交场景下图像显著性计算方法进行研究,主要工作如下:(1)构建社交场景图像数据集GS232,基于认知心理学相关理论,通过分析眼动数据分布规律探索社交场景中人类视觉注意机制的形成机理。本工作收集232幅社交场景下的图像刺激样本,设计眼动实验获取有效眼动数据,其中每幅图像采集了10名观测者在3种不同视觉任务下的眼动数据;根据认知心理学相关理论的指导,对眼动数据进行统计分析,归纳出人脸、视线特征在社交场景显著性形成中的线索。(2)提出一种社交场景下基于先验知识特征融合的图像显著性计算方法,构建针对社交场景的有效显著性模型。本工作根据社交场景眼动数据分析结果,对社交场景中自顶向下的视觉注意机制进行建模,用人脸检测器Pyramid Box提取人脸特征,用Gaze Net获取视线特征,并结合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)生成自顶向下的显著图;利用遗传算法将自顶向下的显著图与基于底层特征的自底向上显著图进行融合,得到更符合场景特性的显著性表达。(3)提出一种图像基准扫视路径生成策略,探索社交场景下图像扫视路径的合理生成方法。本工作从动态显著性的角度展开研究,探索一种基准扫视路径生成策略,为社交场景图像数据集生成不同任务之下的扫视路径;并结合社交场景先验信息改进一种扫视路径生成算法,生成的扫视路径与基准扫视路径更为吻合。

关键词：显著性计算社交场景眼动追踪显著图融合扫视路径

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融合显著性计算和高效子窗口搜索的目标检测方法

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舰船电子工程 2017年第12期37卷 29-33页

作者：姜康辉刘松涛海军大连舰艇学院研究生管理大队大连116018 海军大连舰艇学院信息作战系大连116018

为了实现航空侦察图像的快速目标检测,提出了融合显著性计算和高效子窗口搜索的目标检测方法。主要将目标的显著特征计算集成到搜索过程中,并通过高效子窗口搜索框架实现快速检测。针对航空侦察图像的目标检测实验表明,与显著图计算和... 详细信息

为了实现航空侦察图像的快速目标检测,提出了融合显著性计算和高效子窗口搜索的目标检测方法。主要将目标的显著特征计算集成到搜索过程中,并通过高效子窗口搜索框架实现快速检测。针对航空侦察图像的目标检测实验表明,与显著图计算和高效子窗口搜索分开实施相比,新方法更加简洁和高效,且保持了原有的目标定位效果。

关键词：目标检测显著性计算高效子窗口搜索

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基于方向特征显著性计算的MRI脑图像肿瘤检测

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2019年第6期11卷 722-726页

作者：蹇木伟王瑞红举雅琨朱呈瞻董军宇山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 中国海洋大学信息科学与工程学院青岛266000 青岛大学附属医院/山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室青岛266000

本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文... 详细信息

本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文算法在脑图像数据集上进行了大量的实验,并且与主流的肿瘤自动检测方法进行了对比,证明了本文算法的有效性,并为医生提供可靠的辅助诊断和临床参考.

关键词：肿瘤检测方向特征显著性计算显著性检测

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一种RGB‑D图像显著性计算方法

一种RGB‑D图像显著性计算方法

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作者：刘政怡谢丰宋腾飞郭星李炜 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号

本发明公开了一种RGB‑D图像显著性计算方法，将RGB‑D图像的背景定义为三维空间中的上、下、左、右、前、后六个面，并以此为先验知识开展RGB‑D图像显著性计算过程。所述方法将RGB‑D图像看成是三维空间内的立体图像，充分利用了RGB‑D图... 详细信息

标准号: CN106952301A

本发明公开了一种RGB‑D图像显著性计算方法，将RGB‑D图像的背景定义为三维空间中的上、下、左、右、前、后六个面，并以此为先验知识开展RGB‑D图像显著性计算过程。所述方法将RGB‑D图像看成是三维空间内的立体图像，充分利用了RGB‑D图像的深度信息，准确地定义了三维空间边界，更加真实地反映了人类视觉注意机制，提高了显著检测的准确率。本发明所述方法通过图像库测试对比证明了其有效性以及在效果上明显的优势。

关键词：显著性计算图像三维空间背景定义先验知识三维空间图像显著性计算背景定义测试对比立体图像人类视觉深度信息先验知识图像库准确率检测

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一种RGB-D图像显著性计算方法

一种RGB-D图像显著性计算方法

引用

作者：刘政怡谢丰宋腾飞郭星李炜 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号

标准号: CN106952301B

关键词：三维空间图像显著性计算背景定义测试对比立体图像人类视觉深度信息先验知识图像库准确率检测

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一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法

一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法

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作者：高飞葛一粟蔡益超卢书芳张元鸣肖刚 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学科技处

本发明公开了一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法，实现信号灯标定偏转后交通信号灯识别，提高道路交通违章检测系统的鲁棒性；针对交通场景中的摄像头因外界环境而产生偏移的情况，通过显著性检测的图像识别算法，实现标定位置偏... 详细信息

标准号: CN108229317A

本发明公开了一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法，实现信号灯标定偏转后交通信号灯识别，提高道路交通违章检测系统的鲁棒性；针对交通场景中的摄像头因外界环境而产生偏移的情况，通过显著性检测的图像识别算法，实现标定位置偏移后的信号灯识别，具有准确率高、速度快、操作简单和实时检测的特点，避免了因摄像头镜头偏移而造成交通违章系统瘫痪的问题，减少了交通场景重新标定的复杂过程，解决了交通违章检测系统可靠性不高的问题。

关键词：偏移交通信号灯检测系统交通场景交通违章标定偏转图像识别算法摄像头镜头显著性计算信号灯识别摄像头标定位置道路交通复杂过程实时检测外界环境信号灯鲁棒性显著性准确率瘫痪检测

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一种基于显著性计算的无人机摄影测量采集规划方法及系统

一种基于显著性计算的无人机摄影测量采集规划方法及系统

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作者：王海晓张国星吕贞丁旭 010018 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区昭乌达路306号

本发明公开了一种基于显著性计算的无人机摄影测量采集规划方法及系统，规划方法包括如下步骤，S1、基于显著性计算提取测区的峰值点，以生成平滑地表高程模型；S2、基于平滑地表高程模型规划采集点位姿。优点是：基于最大显著性计算与... 详细信息

标准号: CN113124824A

本发明公开了一种基于显著性计算的无人机摄影测量采集规划方法及系统，规划方法包括如下步骤，S1、基于显著性计算提取测区的峰值点，以生成平滑地表高程模型；S2、基于平滑地表高程模型规划采集点位姿。优点是：基于最大显著性计算与线性插值生成地表模型，并在模型上进行采集点规划，提升了无人机在高落差区域数据采集的性能。解决了重建精度与飞行安全相互冲突的问题，可用于生成国际性大都会城市的三维模型。

关键词：显著性计算地表高程采集平滑规划地表模型飞行安全模型规划区域数据三维模型摄影测量采集点峰值点高落差点位可用重建冲突

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一种基于改进的RBD显著性计算的海面目标检测方法

一种基于改进的RBD显著性计算的海面目标检测方法

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作者：刘靖逸李恒宇丁长权罗均谢少荣 200444 上海市宝山区上大路99号

本发明公开了一种基于改进的RBD显著性计算的海面目标检测方法，包括以下步骤：（1）获取原始的彩色海面图像；（2）利用简单线性迭代聚类算法（SLIC）对海面图像进行超像素分割；（3）建立基于高斯混合模型（GMM）的语义分割算法，从... 详细信息

标准号: CN108764027A

本发明公开了一种基于改进的RBD显著性计算的海面目标检测方法，包括以下步骤：（1）获取原始的彩色海面图像；（2）利用简单线性迭代聚类算法（SLIC）对海面图像进行超像素分割；（3）建立基于高斯混合模型（GMM）的语义分割算法，从而将图像分割成天空和海水区域，并根据海水与天空区域的分界点直线拟合出相应的海天线；（4）通过海天线的位置信息将所有的超像素分成海水和天空两类；（5）根据海水类别的超像素特征信息并利用改进的鲁棒性背景检测算法（RBD）进行显著性计算，获得海水区域的显著图；（6）对显著图进行固定阈值分割，提取出前景目标（即海面目标）。本发明的方法能够有效地检测出复杂背景下的海面目标，具有较高的准确性。

关键词：海水海面目标显著性计算海天线显著图算法海面高斯混合模型图像天空背景检测复杂背景简单线性聚类算法前景目标天空区域图像分割像素分割像素特征语义分割直线拟合阈值分割分界点鲁棒性有效地检测迭代像素改进

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一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法

一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法

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作者：高飞葛一粟蔡益超卢书芳张元鸣肖刚 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学科技处

标准号: CN108229317B

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互补增强式空间运动目标高精度检测与分割

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哈尔滨工业大学学报 2016年第3期48卷 26-32页

作者：王静静秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对空间监视系统中的运动目标自主高精度的检测问题,提出一种显著性计算与光流检测互补增强式算法.以mean shift初检结果为导引,通过显著性区域检测与光流检测的互补增强而实现空间运动目标的高精度检测.首先通过梯度信息和频率调谐滤... 详细信息

针对空间监视系统中的运动目标自主高精度的检测问题,提出一种显著性计算与光流检测互补增强式算法.以mean shift初检结果为导引,通过显著性区域检测与光流检测的互补增强而实现空间运动目标的高精度检测.首先通过梯度信息和频率调谐滤波的互补方式分别计算整幅图像和mean shift分割后各个分块区域的显著性,再以整幅图像显著性均值为参考,确定合理的阈值以检测候选目标;与此相并行,也采用光流计算及相应的阈值检测方法获取候选目标.进而通过对显著性计算与光流检测分别得到的两个不同候选目标分布图的合取运算进行目标确认,最后再辅之以形态学滤波使确认目标得以增强,从而实现空间运动目标的高精度检测与分割.研究结果表明,在无需知道任何场景和目标先验信息,也无需人工干预的条件下,所提算法能够有效实现空间运动目标的精确检测和分割,对光照变化和噪声干扰也有很强的适应能力.

关键词：显著性计算光流检测空间运动目标均值平移

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