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基于空域和频域的图像显著区域检测方法研究

纪超,刘慧英,孙景峰,贺胜,黄民主   

  1. 西北工业大学
  • 收稿日期:2013-03-18 修回日期:2013-05-26 发布日期:2013-06-20
  • 通讯作者: 纪超

Image Salient Region Detection Based on Spatial and Frequency Domain

  • Received:2013-03-18 Revised:2013-05-26 Published:2013-06-20

摘要: 本文根据人眼视觉注意机制,提出将图像在空域中采用局部复杂密度对比和全局颜色分布估计,在频域中通过有效频段分割的方法分别提取显著特征,再仿照细胞调节原理进行特征组合。局部复杂密度对比是模仿万有引力定律,通过稀疏基建模的方式计算视觉注意力的大小;提出在频域内采用有效频段分割,结合幅度信息提取显著特征后加权合成。通过实验证明本文算法能高效地检测出场景中的显著区域,最后提出将本文算法应用于虚拟与现实交互中检测真实场景中的有效区,并同其它算法进行效果对比。

关键词: 机器视觉, 显著特征提取, 稀疏表达, 频段分割, 特征组合

Abstract: According to the human visual attention mechanism, this article introduces the salient features of image extracted in spatial domain using local clutter density contrast and global color distribution estimation, and extracted by the Efficient Band Divided Method in frequency domain, then refers to the principle that activity in cells responds to stimuli,such features combined by the theory of feature combination. Local clutter density contrast imitates the law of universal gravitation, computing the visual attention on Sparse matrix model.Proposing the Efficient Band Divided Method unites information of amplitude for salient feature detection in frequency domain,later utilizes all features with weight. It is proved that the algorithm can effectively extractive regions through some experiments.Visual attention model applied in virtual and reality interaction is proposed to detect the effective region using the principle of saliency from real scene and compare with other algorithms.

Key words: Machine vision, Saliency detection, Sparse representation, Efficient Band Divided Method, Feature combination

中图分类号: 

  • TP911.73
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