视觉显著性算法概述.
Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显著性估计
二、学习一个视觉显著性的模型
另一个重要特点是在前中心的基础上发现的：大多数的录 制品在中心附近发生的图像（即中心偏置[39]）。与基线 的方法进行公平比较的分类（AWS和GBVS模型），我们 在这里单独对待中心功能。根据公式2，我们把每个模型 的显著性图与p（s|x）相乘，p（s|x）是每个像素打牌中 心的距离。 最终，所有的特点都变成34（30自底向上+4自上而下） 向量（不含中心），被送入分类器（在下一节中解释）。
www.themegallerLeabharlann
二、学习一个视觉显著性的模型
与手动设计显著性措施相比，我们按照训练分类的一种学 习方式，直接从人眼跟踪数据。其基本思路是的加权组合 的功能，其中权重学会从一个大的库对自然图像的眼球运 动，可以增强显著性检测比未经调整组合特征映射。学习 方法也有容易适用于通过提高要素权重目标对象的可视化 搜索的好处。 在下面，我们提出了一个朴素贝叶斯公式的显著性估计。 让我们是一个二元变量表示的显著位置的图像像素X =（X ，Y）与特征向量f，其中“s等于1”表示这个像素是突出 的（也就是说，它可以吸引人类的眼睛）和零。像素x的 概率是显著的可写为：
Boosting Bottom-up and Topdown Visual Features for Saliency Estimation
Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显
著性估计
LOGO
主要内容
1 2 摘要 一、简介
3
4
二、学习一个视觉显著性的模型
三、实验程序
本节对分类和功能提出一个全面的评估。 在这里，我们不仅评估了我们的模型，也比较几款模型以 供日后参考。我们能够运行27个显著性模型。此外，我们 还实施了其他两个简单但功能强大的模型：Gaussian Blob和人类中间观察者模型。Gaussian Blob的是一个简 单的2D高斯形状的绘制图像的中心，它是预期预测人的 目光，以及如果这样的凝视强烈图像中心的周围聚集。对 于一个给定的刺激，当他们观看刺激时，中间观察员的模 型输出一个通过整合比其他物体测试的地图。模型地图可 以根据记录眼球运动来调整原始图像的大小。
视觉显著性检测算法及应用
• 91•1.概述显著性检测是计算机视觉领域的一个受关注领域。
其主要工作是通过建立视觉注意模型来模拟人的视觉系统。
在过去几十年中，视觉显著性和相关的认知神经学得到了广泛的研究。
人的视觉注意机制可以抑制不重要的信息，将有限的认知资源集中在场景中的重要刺激上。
在计算机视觉领域，显著性的研究是提出一种模拟人视觉注意机制的模型。
2.显著性检测算法的进展早期的视觉显著性算法从输入图像中提取如颜色、亮度、方向、运动等多方面的基本特征，通过数学计算形成各个特征的关注图，然后对数据进行归一化操作并融合特性信息得到视觉显著图。
现有的显著性检测的方法更加充分利用了各种图像信息：有利用背景先验的分层信息融合的、结合前后背景信息的、中心矩阵的、考虑多角度信息、融合多模型的、基于稀疏矩阵、基于背景检测的各种显著性检测算法。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，在图像显著性检测领域引进了基于深度学习技术的卷积型神经网络CNN。
与基于对比度线索的传统方法不同，基于CNN的方法不在依赖人工方法设定特征，而是通过CNN自动计算特征值，减少了对中心偏置知识的依赖性，因此很多研究者采用了这种方法。
基于CNN的模型通常包括数十万个可训练的参数。
神经元具备可变接受字段大小特性，并拥有提供全局信息的能力。
3.视觉显著性检测算法的应用3.1 在目标跟踪领域的应用可以将视觉将显著性算法应用到移动目标跟踪。
结合视觉注意机制建立运动目标跟踪框架，使用时空显著算法，在测试视频序列上生成视觉图，在视觉图中找到对应重要区域，最终建立跟踪模型模型，实现移动目标跟踪。
对于复杂环境下的运动目标跟踪问题，可以将粒子滤波跟踪算法和视觉显著性特征算法相结合，利用显著性检测算法对待检测图片进行处理，对目标状态进行预测时采用二阶自回归模型，然后强化中心区域，同时弱化四周区域，生成最终显著图。
然后在视觉显著图中提取像素值较大的作为目标区域，同时自适应融合颜色特征，最终可以实现运动目标的跟踪。
视觉显著性检测：一种融合长期和短期特征的信息论算法
摘
郭 雷
韩 军伟
胡新 韬
程
堞
（ 西北工业 大学 自动化 学院 西安
７ １ ０ １ ２ ９ １
要： 针对传统视觉显著性检测算法单纯使用 当前观测图像 的信息或是先验知识的不足 ， 该文引入了长 期特征和
短期 特 征 的概 念 ，分 别 代表 先验 知识 和 当前 观 测 图 像 的 信 息 ，并 提 出 了一 种 基 于 信 息 论 的算 法 将 它 们 融 合 。 首先 ， 分别 根 据 人 眼 跟 踪 数 据 和 当 前观 测 图像 的 内容 来 训 练 长 期和 短期 稀 疏 词 典 并 对 图 像进 行 稀 疏 编 码 ， 将 得 到 的稀 疏 编
第３ ５卷 第 ７期 ２ ０ １ ３年 ７月
电
子
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信
息
学
报
Ｖｏ１ ． ３ ５ＮＯ． ７ Ｊｕ １ ．２ ０１ ３
Ｊ ｏｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎｉ ｃ ｓ＆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
视觉显著性检测 ：一种融合 长期和短期特征的信息论算法
码作 为长期和短期特征 。 其次 ， 针对现有算法只能在整幅图像 上或 是在一个 固定大小的局部邻域 内进行统计的缺 陷，
该文 提 出一 种 基 于 信 息 熵 的特 征概 率 分 布 估 计 方 法 ， 该 方 法 可 以根 据 当 前 观测 图像 的具 体 情 况 自适应 地 选 择 一 个 最 佳 的 区域 大 小 来 计 算 长 期 和 短 期特 征 出现 的概 率 。 最 后 ，利用 香农 自信 息 来 输 出 图 像 的 显著 性 检 测 结 果 。同 ８种 流 行算 法 在 公开 的人 眼 跟 踪 测 试库 上进 行 的主 观 和 定 量 的 实验 对 比证 明 了该 文 算 法 的 有 效性 。 关键 词 ：模 式 识 别 ；视 觉 显 著性 检 测 ；长 期 特 征 ； 短 期特 征 ；信 息熵 ；香 农 自信 息
视觉显著性检测
图4 Itti模型
图5视觉显著性检测计算模型对于一幅输入的图像，该模型提取初级视觉特征：颜色（RGBY）、亮度和方位、 在多种尺度下使用中央周边(Center-surround)操作产生体现显著性度量的特征图，将这些特征图合并得到最终 的显著图(Saliency map)后,利用生物学中赢者取全(Winner-take-all)的竞争机制得到图像中最显著的空间位 置,用来向导注意位置的选取，最后采用返回抑制 (Inhibition of return)的方法来完成注意焦点的转移。视 觉显著性计算模型大致上可分为两个阶段：特征提取与特征融合。在特征融合阶段，可能存在自底向上的底层特 征驱动的融合方式，和自顶向下的基于先验信息与任务的融合方式。因此，视觉显著性检测模型框架大致表述为 如图 5所示。
算法
LC算法 HC算法
AC算法 FT算法
LC算法的基本思想是：计算某个像素在整个图像上的全局对比度，即该像素与图像中其他所有像素在颜色上 的距离之和作为该像素的显著值 。
图像中某个像素的显著值计算如下： 其中的取值范围为 [0,255]，即为灰度值。将上式进行展开得： 其中N表示图像中像素的数量。 给定一张图像，每个像素的颜色值已知。假定，则上式可进一步重构： 其中，表示图像中第n个像素的频数，以直方图的形式表示。 LC算法的代码实现： 1、直接调用OpenCV接口，实现图像中像素的直方图统计，即统计[0,255]中每个灰度值的数量。 2、计算像素与其他所有像素在灰度值上的距离。 3、将灰度值图像中的像素值更新为对比度值（即距离度量）。
基于视觉显著性的图像融合研究
基于视觉显著性的图像融合研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为了一个不可忽视的领域。
其中，图像融合技术在许多领域都得到了广泛的应用，如监控、遥感以及医学图像等领域。
其中，基于视觉显著性的图像融合是当前研究的热点之一。
一、视觉显著性的概念和特征视觉显著性是指场景中与众不同的、引人注目的部分。
在人的视觉系统中，视觉显著性是通过底层特征和高层特征进行计算的。
底层特征指的是色度、亮度等基本的图像特征。
高层特征则是指图像的纹理、形状等高级特征。
而视觉显著性的计算则是通过这些特征综合得出的。
二、基于视觉显著性的图像融合技术基于视觉显著性的图像融合技术通过计算图像各部分的视觉显著性，从而实现对不同输入图像的融合。
这种算法的核心是图像区域的加权，以保持图像的平滑过渡。
该技术的应用非常广泛，如监控、遥感以及医学图像等领域。
三、基于“视觉热力图”的图像融合技术在视觉显著性的基础上，又出现了基于“视觉热力图”的图像融合技术。
这种技术可以给出一个与输入图像大小相同的视觉显著性热力图，这个热力图可以精确地区分图像中的显著部分和不显著部分。
该技术因其高效和精度而备受关注。
四、基于机器学习的图像融合技术除了视觉显著性之外，机器学习技术也被应用于图像融合领域。
机器学习技术可以自主学习图像特征，根据特征将各个图像区域分为显著和不显著。
这种技术的优点是可以应用于各种场景和各种类型的图像，与传统技术相比，融合效果更加自然、准确。
五、基于深度学习的图像融合技术深度学习技术在图像融合领域也得到了广泛的应用。
深度学习技术可以学习输入图像的特征，并以不断迭代的方式自主学习图像融合的过程。
深度学习技术可以在不看先前的图像融合结果的情况下自主进行图像融合，从而大大提高了融合效果和自主性。
六、结语基于视觉显著性的图像融合技术是目前图像处理领域中的热点之一。
不同于传统的图像融合技术，视觉显著性技术可以有效的保留图像的细节和显著部分，从而使得融合效果更加自然、准确。
视觉显著性物体检测
– 34维的区域特征
– Random Forest regression
3.1 研究现状总结
• 理想很美好
– 对于任意输入图片，能够快速准确的找到显著性物体区域
• 现实很残酷
– 问题本身的严格定义比较困难 – 对于很多复杂的输入图片，标注者都很难给出一个自己满意的显
2.3 代表性工作：快速发展
• Global contrast based salient region detection, CVPR 2011, PAMI 2014
– 在MSRA系列数据集上Precision 90+%, Recall 90+%
2.4 代表性工作：初步总结
• 各种Hypothesis及Feature的大爆发
著性图
3.1 研究现状总结
• 理想很美好 • 现实很残酷 • 怎么看待理想与现实之间的巨大差距？
3.2 关于应用
• 怎样让显著性物体检测算法在应用中鲁棒的运行？
SalientShape: Group Saliency in Image Collections, The Visual Computer 2014. Cheng et. al.
3.3 未来发展
• 单张图像 多张图像
– 和co-segmentation，multi-instance learning等结合
• 单张图像 视频
– 时空关系，动态特征
• 细分的应用需求
– 针对特定类型的应用
• 系统的应用机器学习的方法 •…
3.2 关于应用
• 示例：从网络图像中学到的颜色模型可视化
3.2 关于应用
[ACM TOG 09, Chen et. al.] Cheng et. al.]
视觉显著性检测方法及其在轨道交通中的工程应用研究
视觉显著性检测方法及其在轨道交通中的工程应用研究视觉显著性检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要用于模拟人眼视觉系统，对图像或视频中的显著性目标进行检测和定位。
视觉显著性检测方法可以应用于多个领域，其中之一就是轨道交通工程。
本文将探讨视觉显著性检测方法及其在轨道交通中的工程应用研究。
首先，我们来了解一下视觉显著性检测方法。
视觉显著性检测主要分为两个步骤：低层特征提取和显著性分析。
低层特征提取是指从原始图像中提取一些与显著性目标相关的特征信息，例如颜色、纹理、对比度等。
显著性分析是指基于低层特征对图像中的显著性目标进行定位和评估。
常用的视觉显著性检测方法包括频域方法、时域方法、时频域方法和深度学习方法等。
1.交通行为分析：通过对交通图像进行视觉显著性检测，可以提取交通参与者的行为特征，例如车辆的行驶轨迹、行驶速度、车距等。
基于这些行为特征，可以对交通状况进行分析，从而指导交通控制和规划。
2.目标检测与跟踪：在轨道交通监控系统中，往往需要对车辆、行人等目标进行检测和跟踪。
视觉显著性检测可以帮助识别并跟踪显著目标，从而提高监控系统的准确性和效率。
3.交通事件检测与预警：视觉显著性检测可以帮助监测交通中的异常事件，例如车辆违规、事故发生等。
通过及时检测并预警这些异常事件，可以提高道路交通的安全性和效率。
4.基于显著性的图像增强：视觉显著性检测可以帮助提高轨道交通监控图像的质量和清晰度。
通过对图像中的显著目标进行增强处理，可以使监控图像更加鲜明和清晰，提高交通监控系统的可用性和可靠性。
综上所述，视觉显著性检测是轨道交通工程中的一项重要研究内容，可以应用于交通行为分析、目标检测与跟踪、交通事件检测与预警以及图像增强等方面。
未来，随着计算机视觉技术的进一步发展和研究，视觉显著性检测方法在轨道交通领域的应用前景将更加广阔。
视觉显著性算法概述
• 其中 为使用者设定的延迟因子。
PQFT模型
• 四元组图像可以表示为下列形式
q(t ) M (t ) RG(t )1 BY (t )2 I (t )3
其中 i , i 1,2,3，满足 i2 1 ，2 3 , 1 3 , 3 12 1 2 , q(t ) 可以写成如下形式
• 其中 I 为图像特征的几何平均向量， I hc 为对原始 图像的高斯模糊，采用 5 的二项式核。 5 为 L2 范数， x, y为像素点坐标 。
SR模型
• SR（Spectral Residual）模型是由Hou等人提出 来的，基于空间频域分析的算法之一，显著 R( f ) 图通过对剩余谱 做傅里叶逆变换得到。 • 剩余谱 定义为
S (Ik )
• 其中D( I k , Ii )为像素在Lab空间的颜色距离度量。如果 忽略空间关系，使得具有相同颜色的像素归到一起 ，得到每一个颜色的显著性值
S ( I k ) S (cl ) f j D(cl , c j )
FTS模型
• FTS（Frequency-Tuned Saliency）模型是由Achanta 等人提出的一种自底向上的显著性检测方法，通 过局部颜色和亮度特征的对比多尺度方法求像素 点显著值。 • 将原始图像由SRGB颜色空间转化成CIE颜色空间， 然后显著性映射定义为
S ( x, y ) I I hc
I ( x ) log( p ( x )) 为特征的概率密度函数。
p( x)
GBVS模型
• GBVS（Graph-Based Visual Saliency）模型是 在Itti的模型基础之上运用马尔可夫随机场 的特点构建二维图像的马尔可夫链，通过 求其平衡分布而得到显著图 • 算法步骤：
显著性检测算法在图像处理中的应用
显著性检测算法在图像处理中的应用在现代社会中，图像处理技术得到了广泛的应用。
随着人工智能技术的发展，如何准确地检测出一张图片中的重要信息，成为了图像处理领域研究的重点之一。
本文将介绍显著性检测算法在图像处理中的应用。
一、显著性检测算法的概念显著性检测算法是一种自动分析图像的方法，旨在识别并提取图片中的重要信息。
它通过计算图像中每个像素的显著性值，即像素在整张图片中的重要程度，来确定哪些区域是最显著、最引人注意的。
目前常见的显著性检测算法主要有两种，一种是基于全局信息的算法，即通过计算整张图片的特征来识别显著区域；另一种是基于局部信息的算法，即通过计算每个像素周围区域的特征来识别显著区域。
根据不同的应用场景，我们可以选择不同的算法。
二、显著性检测算法在目标检测中的应用显著性检测在目标检测中有着广泛的应用。
在计算机视觉领域中，目标检测是一个基本的任务。
其核心思想是从一张图片中找出某个指定的目标物体，进而提高计算机处理图片的准确性。
在目标检测时，显著性检测算法可以帮助我们准确地识别出目标所在的区域，并将其与其他区域进行区分。
比如，在一个由多个物体组成的图片中，我们通过显著性检测算法可以很容易地判断出哪个物体是被观察者需要寻找的目标物体，从而实现准确的目标检测。
三、显著性检测算法在图像分割中的应用图像分割是图像处理领域中的一项基础任务，其目的是把一幅图片分成若干部分，以达到提取图片结构和元素的目的。
在图像分割时，显著性检测算法可以帮助我们准确地区分出每个区域的显著性，从而实现更加精准的分割。
根据不同的应用场景，我们可以采用不同的显著性检测算法来实现图像分割。
比如，在医疗图像分割中，通过对病灶进行显著性检测，可以帮助医生更加准确地进行病情诊断和治疗。
在自然场景的图像分割中，显著性检测算法可以帮助我们更好地识别出景观中的各个构成元素，进而提高图像的整体质量和观赏效果。
四、显著性检测算法在图像增强中的应用图像增强是一种常见的图像处理任务，旨在使图像更加美观，或者提高图像中某些细节的可见性。
显著性图像分割算法的研究与优化
显著性图像分割算法的研究与优化一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究和应用方向，其主要目的是将图像分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征。
在目标检测、图像识别和图像处理等应用中，图像分割作为前置步骤扮演着重要角色。
当前，显著性图像分割算法是研究的热点之一。
本文将对显著性图像分割算法的研究现状和优化策略进行探讨。
二、显著性图像分割算法1. 基于传统方法的显著性区域提取传统的显著性图像分割算法通常采用手工设计的特征提取方法，如边缘检测、颜色直方图、纹理等，以及一些经典的分割技术，如聚类、阈值化、分水岭等。
常见的基于传统方法的显著性图像分割算法包括GrabCut、Mean-Shift、GraphCut等。
其中，GrabCut是一种基于交互操作的图像分割算法，它通过人工标记前景和背景来分割图像。
该算法先对用户标记的前景和背景像素进行聚类，得到前景区域和背景区域的高斯混合模型，然后将图像像素分配到前景或背景，直到模型收敛为止。
2. 基于深度学习的显著性区域提取近年来，深度学习技术的快速发展使得其成功地应用在图像分割中。
基于深度学习的显著性图像分割算法通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等深度模型进行特征提取和分割。
常见的基于深度学习的显著性图像分割算法包括DeepLab、FCN-8s、U-Net等。
其中，DeepLab是一种基于深度学习的图像分割算法，该算法采用深度卷积神经网络学习图像特征，然后使用空洞卷积（Dilated Convolutions）进行多尺度分析，最终生成图像分割结果。
U-Net是一种基于卷积神经网络的图像分割算法，通过特征提取和下采样操作得到低分辨率的特征图，然后通过上采样操作和特征融合得到高分辨率的分割结果。
三、显著性图像分割算法的优化策略1. 多尺度特征融合多尺度特征融合是提高显著性图像分割精度的常用策略之一。
视觉显著性算法概述课件
目前，多模态显著性检测主要涉 及不同模态之间的特征融合、模 态间的协同作用以及多模态数据
的联合处理等方面。
跨领域应用研究
WATCHING
比较不同算法在处理速 度上的表现，包括单张 图片处理时间和视频流
处理速度。
并行处理
评估算法是否支持并行 计算，以提高处理速度。
内存占用
优化技术
比较算法在运行过程中 占用的内存大小，以及 是否适合在资源有限的
环PU加速、算 法剪枝等，以提高实时性。
应用场景比较
视觉显著性算法概述 课件
目录
• 引言 • 视觉显著性算法基础 • 常见视觉显著性算法 • 视觉显著性算法比较 • 视觉显著性算法的未来发展
CHAPTER
引言
目的和背景
目的
背景
随着计算机视觉技术的不断发展，视 觉显著性检测在图像处理、目标检测、 图像识别等领域的应用越来越广泛， 成为当前研究的热点问题。
GBVS算法是一种结合颜色和纹理特征的显著性检测算法。该算法首先分别计算颜色和纹理的显著性，然后结合两者得到最 终的显著性图。该算法能够更好地捕捉图像中的细节信息。
SALICON 算法
CHAPTER
视觉显著性算法比较
准确性比 较
01
算法准确性
02
鲁棒性
03
细节捕捉
04
适应性
实时性比较
计算效率
显著性检测的应用领域
人机交互
在人机交互中，通过显著性检测技术， 可以快速准确地识别出用户关注的焦 点，提高人机交互的效率和用户体验。
安全监控
智能驾驶
在智能驾驶领域，显著性检测技术可 以用于车辆检测、行人检测和交通标 志识别等方面，提高驾驶的安全性和 可靠性。
基于视觉显著特征的目标检测方法研究
基于视觉显著特征的目标检测方法研究一、概述随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测作为其中的关键任务，已经广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等众多领域。
在实际应用中，由于场景的复杂性、目标的多样性以及光照、遮挡等干扰因素的存在，目标检测仍然面临着诸多挑战。
研究基于视觉显著特征的目标检测方法具有重要的理论价值和实际意义。
视觉显著特征是指图像中能够引起人眼注意的特征，如颜色、纹理、形状等。
这些特征在目标检测中扮演着重要的角色，因为它们能够有效地描述目标的外观和内在属性，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
基于视觉显著特征的目标检测方法通过提取和分析这些特征，实现对目标的快速、准确定位。
基于视觉显著特征的目标检测方法已经取得了显著的进展。
传统的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征描述符和分类器，如Haar 特征、HOG特征等。
这些方法在应对复杂场景和多变目标时往往表现不佳。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法逐渐崭露头角。
这些方法通过自动学习图像中的层次化特征表示，实现了对目标的更精确描述和定位。
本文旨在研究基于视觉显著特征的目标检测方法，通过深入分析目标的视觉显著特征，结合先进的深度学习技术，提出一种高效、准确的目标检测算法。
本文将首先介绍目标检测的基本概念和任务挑战，然后阐述视觉显著特征在目标检测中的应用及其优势。
本文将详细介绍基于深度学习的目标检测方法的原理和最新进展。
通过实验验证所提方法的有效性和优越性，并对未来研究方向进行展望。
1. 目标检测在计算机视觉领域的重要性在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，它对于实现更高级别的图像理解和分析起着关键作用。
目标检测旨在从复杂的图像或视频场景中准确地识别并定位出感兴趣的目标对象，这些对象可以是行人、车辆、动物、人脸等。
随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在众多领域得到了广泛应用，如自动驾驶、智能安防、医学影像分析等。
基于对数Gabor的超复数视觉显著性检测算法
关健词 ：视觉显著性 ；对数 Ｇ ｂｒ ａｏ；超复数 ；傅里叶变换 ；多尺度 ；显著图
Ｈ ｙ ｒ ｏ ｐｌｘ Ｖｉｕａ ｌｅ ｙ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｇ ｉｈｍ ｐｅ ｃ ｍ ｅ ｓ ｌＳａ ｉ ｎｃ ｔ ｃ ｉ ｎ Ａｌ ｏｒｔ Ｂａ ｅ ｎ Ｌｏ ． ａ ｒ ｓ ｄ ０ ｇ Ｇ ｂｏ
３Ｋｅ ａｏａｏｙｏ Ａｄ ａ ｃｄＣ ｎｒｌｏ ｄ ｓ ｉｌ ｒｃｓｅ ｆ ｎｕＰｏ ｉｃ， ａ ｚｏ ３ ００ Ｃｈｎ ） ． ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆ ｖ ｎｅ ｏ ｔ ｒｎ ｕｔａ ｏ ｅｓｓ Ｇａｓ ｒｖｎ ｅ Ｌ ｎｈ ｕ７０ ５ ， ｉａ ｏｆ Ｉ ｒ Ｐ ｏ
［ ｓｒｃ］Ｉ ｒｅ ｂａ ｒ ａｃ ｒｔ ｓｌ ｎ ｂｅｔｒｍ ｎｉ ｇ ｅａ ｓｎ ｅ ｆ ｒ ｒｋ ｏ ｅｇ ，ｈｓ ａｅ ｒｐ ｓｅ ｃｕａｅ ａｉ ｔ ｊｃ ｆ ａ ｔ ｎ ｅ ｏ ｏ ｍａ ｅｉ ｔ ｂｅ ｃ ｉ ｉｎ ｗｌｄ ｅｔｉ ｐｐ ｒ ｏｏｅ ｖｓ ｌａｉ ｃ ｎｈ ｏ ｐ ｏ ｐ ａ ｕ ｓ ｅ
摘
要 ：为在没有先验知识 的情 况下准确获取 图像显著性 目 ，提出一种 基于 对数 Ｇ ｂ ｒ 标 ａ ｏ 滤波器 和超复数傅 里叶变换 的视觉显著性检测算
法 。利用对数 Ｇ ｂ ｒ ａｏ 滤波器模仿人类视觉感受野 ， 对输 入图像 进行预 处理 ，提取颜色、纹理方向等特征 。 根据 所得特征构造各尺度下 的超 复数 图像 ，并求其傅里叶变换相位谱 ， 多尺 度超复数相位谱 反变换 后进行 归一化 ，从而获得视觉显著 图。实验结果表 明，该算法与传统 将 的算法相 比具有 更高的准确率 ，应用于复杂场景下 的交通标志检测能取得较好的检测效果。
Ｌｌ ， Ｃｅ ， ＨＵ ． ｎｇ ， ＣＡＯ ｉ ＴＩ Ｙａ １ ¨ ｉ Ｊ ｅ ， ＡＮ ． ｕ Ｌｉｈ ａ
基于卷积神经网络的视觉显著性检测技术研究
基于卷积神经网络的视觉显著性检测技术研究近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉显著性检测成为了计算机视觉领域的一个热门研究方向。
视觉显著性检测技术可以帮助计算机识别图像中的重要信息，将视觉信息抽象成更有代表性的特征，从而提高计算机视觉任务的性能。
目前，基于卷积神经网络的视觉显著性检测技术已经成为该领域的主流方法之一。
一、卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种前馈神经网络，用于图像和语音识别等任务。
CNN模仿人类视觉系统处理和识别视觉信息的方式，其主要组成部分包括卷积层、池化层、全连接层等，具有高度可训练性和强大的特征提取能力。
二、视觉显著性检测视觉显著性检测是一种计算机视觉任务，旨在识别图像中最重要的区域，如人脸、物体、文本等。
该任务涉及多个方面的研究内容，如定义视觉显著性、设计特征、选择算法等。
基于卷积神经网络的视觉显著性检测技术，通过提取深度特征，可以更好地识别图像中的显著区域。
三、基于卷积神经网络的视觉显著性检测技术研究现状目前，基于卷积神经网络的视觉显著性检测技术已经被广泛研究和应用。
其中，一些经典的基于卷积神经网络的视觉显著性检测模型包括：DeepGaze、DeepFix、MDF、MLMS等。
1. DeepGazeDeepGaze是一种基于深度卷积神经网络的视觉显著性检测方法，由Cornia等人在2016年提出。
该方法通过自适应卷积神经网络学习全局和局部特征，从而提高了显著性检测的性能。
DeepGaze模型的训练使用了大量的眼动数据，使得该方法在不同场景下都能够输出较为准确的视觉显著性地图。
2. DeepFixDeepFix是一种基于卷积神经网络的视觉显著性检测方法，由Kruthiventi等人在2015年提出。
该方法使用了深度卷积神经网络来提取图像特征，并结合了图像边缘、颜色等信息，从而提高了显著性检测的效果。
DeepFix模型的训练使用了大量的图像数据和显著性地图数据，以提高模型的泛化能力和稳定性。
基于多尺度的动态视觉显著性检测方法
关键 词 ：视 觉 显 著 性 ；条 件 概 率 ；中 心一周 边 ；独 立 成 分 （Ｃｓ ；动 态视 频 Ｉ ）
Ｏ 引
言
为 视 觉 显著 性
视 觉显 著性 检 测 对 机 器 人 视 觉 的 处 理 过 程 具 有 相
碌 究 — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
收 稿 日 期 ：０ １ ０ —１ ２１－３ ７ 修 稿 日期 ： ０ １ ３ ３ ２ １ —０ — １
我 们 使 用 中心 一 边 （ ｅ ｔ － ｕｒｕｄ 构 造来 建 模 周 Ｃ ｎ ｒＳｒ ｎ ） ｅ ｏ
基 于 上 下 文 环 境 的 条 件 概 率 分 布 （ ｍｂ ｂｌｖＤ ｓ ｂ ． Ｐ ａ ｉｔ ｉｔ ｕ ｉ ｉ ｆ ｔ ｎ ． Ｄｓ阁 进行 显 著性 检 测 ｉ ｓ Ｐ ）来 ｏ
指 在 给 定 背 景 环 境 中 的 一个 目标 的 概 率 其 中 ． 个 自 每 然 场 景 中 的上 下 文 图像 块 都 对 应 一 个 视 觉 目标 的 图 像 块 ， 论是 在 时 问域 还 是 空 问域 上 自然 环 境 中 的基 于 无 上下文环境 的条件概率 是以独立成分 （ ｓ来表现 的 ． Ｉ ） Ｃ 因 为 独 立 成 分 的 峰 值 明显 ． 且 互 相 独 立 ． 有 一 点 就 而 还
视觉显著性应用研究
在实际应用中，应根据具体需求选择合适的图像视觉显著性模型。例如，在图 像检索和分类中，可采用基于像素的显著性模型来提取关键区域；在目标检测 和跟踪中，可采用基于区域的方法来提取感兴趣区域；在图像去噪和增强中， 可采用基于频域的方法来提高图像质量。
结论与展望
图像的视觉显著性模型理论与方法研究在图像处理和计算机视觉领域具有重要 的应用价值。本次演示介绍了常见的图像视觉显著性模型及其建立过程和评估 方法，并分析了不同方法的优劣和实际应用效果。
一、视觉显著性的概念与理论
视觉显著性是指视觉场景中能够引起人们注意力的区域或对象。心理学家和计 算机科学家已经提出了许多理论来解释视觉显著性的产生。其中，最为广泛接 受的理论是“中央凹理论”。该理论认为，人类视网膜中央凹的视觉分辨率最 高，因此人们更容易注意到处于视觉中心位置的物体。此外，视觉显著性还可 以通过颜色、大小、形状、运动等特征来衡量。
视觉显著性应用研究
目录
01 一、视觉显著的概 念与理论
02
二、视觉显著性应用 研究现状
03
三、视觉显著性应用 案例分析
04 四、结论
05 参考内容
当我们探索现实世界时，我们的视觉系统一直在不断地收集信息，并对其进行 解析。然而，尽管我们的眼睛每秒能够处理数百万个信息片段，但我们的注意 力往往只集中在视觉场景中的一小部分信息上。视觉显著性，或者说视觉注意 力，是解释这一现象的关键。本次演示将探讨视觉显著性在各领域的应用现状、 案例分析以及未来研究方向。
概述
图像的视觉显著性模型理论主要研究如何从图像中提取出对人眼吸引力最强的 区域或特征，即视觉显著性。这一理论在图像处理、计算机视觉、模式识别等 领域有着广泛的应用，可以帮助人们快速准确地定位图像中的关键信息。
简单背景先验下的显著性目标检测算法
简单背景先验下的显著性目标检测算法简单背景先验下的显著性目标检测算法是一种基于图像处理技术的方法，用于在图像中检测和定位显著性目标。
显著性目标是指与周围环境有明显差异的对象或区域，可以吸引人们的视觉注意力。
传统的显著性目标检测算法主要基于底层特征（如颜色、纹理和边缘等）来寻找图像中的显著性目标。
但是这些算法在处理复杂场景时往往效果不佳，因为它们没有考虑到背景的先验知识。
简单背景先验下的显著性目标检测算法通过引入先验知识来解决这个问题。
具体而言，该算法将背景分为多个不同的区域，每个区域都有自己的先验知识。
这些先验知识可以是背景的统计特征，比如颜色分布、纹理分布等。
算法通过学习背景的先验知识，并将其应用于显著性目标检测中。
在算法的实现过程中，首先需要对图像进行分割，将图像分为多个不同的区域。
然后，对每个区域的背景进行建模，得到其先验知识。
建模可以采用统计方法，比如高斯混合模型等。
接下来，将先验知识应用于显著性目标检测中，通过计算图像中每个区域的显著性得分，确定显著性目标的位置。
1. 考虑了背景的先验知识：通过引入背景的统计特征，算法能够更准确地检测和定位显著性目标。
2. 适用于复杂场景：由于考虑了背景的先验知识，算法在处理复杂场景时具有较好的效果。
3. 算法简单高效：算法的实现比较简单，并且计算效率较高。
简单背景先验下的显著性目标检测算法在许多应用领域都有重要的应用，比如视频监控、图像分析和计算机视觉等。
在视频监控中，可以利用该算法来检测异常行为或者危险物体。
在图像分析中，可以利用该算法来提取图像中的显著性目标，并用于图像检索和图像识别等任务。
简单背景先验下的显著性目标检测算法通过引入背景的先验知识，能够有效地检测和定位显著性目标。
该算法具有简单高效和适用于复杂场景的优点，在许多应用领域都有广泛的应用前景。
基于视觉显著性的空中目标检测算法
基于视觉显著性的空中目标检测算法LIU Lutao;WANG Xiao;LI Xinyu【摘要】可见光低慢小飞行目标检测技术在军用民用领域有着特殊的意义,当视频背景中包含动态干扰、复杂云像等复杂情况时,检测诸如民用无人机等低慢小飞行目标十分困难,为此本文提出了一种基于视觉显著性的飞行目标智能检测算法,该算法首先通过帧间差分法提取运动信息,再利用改进SR算法对运动目标周边进行检测,检测时,首先通过局部复杂度分类模块对运动信息进行分类,排除地面的动态干扰信息,再提取目标邻域LAB空间中B通道图像,再对该图像进行云、天边缘部分提取,随后将其与SR算法的输出进行归一化做差获取最终检测结果.实验结果表明该算法在地空背景、复杂云像背景、过曝光背景中可以良好工作,并能达到实时处理需求.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2019(046)001【总页数】6页(P88-93)【关键词】空中目标;运动目标检测;局部复杂度分类;显著性检测;无人机;动态干扰;复杂背景;边缘提取【作者】LIU Lutao;WANG Xiao;LI Xinyu【作者单位】;;【正文语种】中文【中图分类】TP391.41伴随着小型无人机技术的快速发展，无人机在军用、民用方面都展现了巨大价值，随之而来的针对小型无人机的监管拒止技术也具有十分重大的实际意义。
通过光学手段对无人机进行检测跟踪识别是反无人机技术的重要一环，而其中对无人机等低空慢速小型目标的检测技术十分重要，并影响着整体系统的性能。
在运动目标检测领域，经典的检测方法包括帧间差法、背景建模和光流法，这些方法在光照变化、镜头抖动、动态干扰下表现不佳。
近年来一些基于视觉显著性的方法和一些基于深度学习的方法被提出用以解决此类问题，Hou等[1]于2007年提出了显著性SR 算法，在频域上得到图像的显著性并以此检测目标，此类方法在天空背景下效果较好，但在天地混合背景中不能有效检测。
基于深度学习的方法往往用于目标分类。
显著性目标检测
显著性目标检测显著性目标检测（Saliency Object Detection）是一种计算机视觉技术，旨在从图像中准确地提取出显著性目标。
显著性目标是指在图像中相对于背景而言更加显著和突出的区域。
在许多计算机视觉任务中，如目标识别、图像分割和图像检索等，显著性目标检测都起到了至关重要的作用。
显著性目标检测的目的是模拟人类视觉系统对图像中显著性目标的感知过程。
从心理学的角度来看，人类视觉系统会根据一些显著性原则来快速地识别出显著性目标，如颜色对比、亮度对比、方向对比等。
因此，显著性目标检测算法通常会根据这些原则来计算图像中每个像素的显著分值，并将显著分值高的像素区域作为显著性目标。
显著性目标检测的算法主要分为两类：基于底层特征的方法和基于全局特征的方法。
基于底层特征的方法主要是利用低层次的图像特征，如颜色、纹理和亮度等，来计算每个像素的显著分值。
这类方法通常采用局部运算的方式，计算每个像素与其周围像素的差异度。
基于全局特征的方法则是利用高层次的图像特征，如形状，结构和语义等，来计算每个像素的显著分值。
这类方法通常采用全局统计的方式，计算整个图像的显著性。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的显著性目标检测算法也取得了巨大的进展。
深度学习可以自动地从大量的图像中学习特征表示，从而有效地提取出图像中的显著性目标。
当前，基于深度学习的显著性目标检测算法已经成为许多计算机视觉任务中的关键步骤。
显著性目标检测在许多实际应用中都有着重要的作用。
例如，广告设计中需要将显著性目标置于突出的位置，以吸引用户的注意力；自动驾驶中需要能够准确地检测出道路上的显著性目标，如行人和车辆，以提高行车安全性。
因此，显著性目标检测的研究和应用具有重要的理论和实际意义。
总之，显著性目标检测是一种重要的计算机视觉技术，旨在从图像中准确地提取出显著性目标。
随着深度学习的发展，基于深度学习的显著性目标检测算法已经取得了巨大的进展，并在许多实际应用中发挥着重要的作用。
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SR模型
• SR（Spectral Residual）模型是由Hou等人提出 来的，基于空间频域分析的算法之一，显著 R( f ) 图通过对剩余谱 做傅里叶逆变换得到。 • 剩余谱 定义为
r (t ) g (t ) r (t ) g (t ) Y (t ) b(t ) 2 2
PQFT模型
• 类似于人类视觉系统，对立颜色通道定义为
RG(t ) R(t ) G(t ), BY (t ) B(t ) Y (t )
• 亮度通道和运动通道定义为
r (t ) g (t ) b(t ) I (t ) 3 M (t ) I (t ) I (t )
研究现状
• 显著性检测一般分为两类
– 自下而上基于数据驱动的显著性区域突现 – 自上而下任务驱动的目标突现
• 本报告只关注自下而上的显著性检测算法
研究现状
• Achanta 将这些算法分成三类
– 基于低层视觉特征，代表性算法是文献[1]中提出的模 拟生物体视觉注意机制的选择性注意算法(Itti 算法) – 没有基于任何生物视觉原理的纯数学计算方法，如 Achanta 等[4] 提出的全分辨率算法(AC 算法) 和Hou 等 [5] 提出的基于空间频域分析的剩余谱算法 (Spectralresidual approach, SR) – 将前两种进行融合的方法，代表性算法是Harel 等[6] 提 出的基于图论的算法(Graph-based visual saliency， GBVS)
研究现状
• Goferman将显著性分析算法分成以下三类
– 考虑局部特征的，如Itti 算法和GBVS 算法
– 考虑整体性的，如SR 算法和Achanta 等[3] 提出 的算法(IG 算法) – 局部与整体结合的，如Goferman等[7]和Liu 等 提出的算法
算法模型介绍
Itti模型
• Itti 模型中, 显著值是像素点在颜色、亮度、方向 方面与周边背景的对比值。该模型包括两个步骤: – 特征提取 – 显著图生成
I ( x ) log( p ( x )) 为特征的概率密度函数。
p( x)
GBVS模型
• GBVS（Graph-Based Visual Saliency）模型是 在Itti的模型基础之上运用马尔可夫随机场 的特点构建二维图像的马尔可夫链，通过 求其平衡分布而得到显著图 • 算法步骤：
– 特征的提取：与Itti 算法类似 – 显著图生成 ：马尔可夫链方法
FTS模型
• FTS（Frequency-Tuned Saliency）模型是由Achanta 等人提出的一种自底向上的显著性检测方法，通 过局部颜色和亮度特征的对比多尺度方法求像素 点显著值。 • 将原始图像由SRGB颜色空间转化成色空间， 然后显著性映射定义为
S ( x, y ) I I hc
关于自底向上的显著性方法的综述
报告人：周静波
2012年08月30日
报告提纲
一．研究现状
二．算法模型介绍
三．实验结果及分析 四．结论
研究现状
研究现状
• 基于视觉注意的显著性区域检测对于图像 分析过程有着非常重要的意义。注意是人 类信息加工过程中的一项重要的心理调节 机制，它能够对有限的信息加工资源进行 分配，使感知具备选择能力。如果能够将 这种机制引入图像分析领域，将计算资源 优先分配给那些容易引起观察者注意的区 域，这样必将极大的提高现有的图像处理 分析方法的工作效率。显著性区域检测正 是在这个基础上提出并发展起来的。
PQFT模型
t 1,2,, T， T • 假设 F (t ) 表示时间t时刻的输入图像， 为所有图像帧的总数。 F (t ) 分为红、绿、蓝三个颜 色通道，表示为 r (t ), g (t ),b(t ) ，那么，可以将三 个颜色通道扩展为四个广义的颜色通道：
g (t ) b(t ) 2 r (t ) b(t ) G (t ) g (t ) 2 g (t ) r (t ) B(t ) b(t ) 2 R(t ) r (t )
q(t ) f1 (t ) f 2 (t ) 2 f1 (t ) M (t ) RG(t ) 1 f 2 (t ) BY (t ) I (t ) 1
AIM模型
• AIM（Attention-based on Information Maximization ）模型利用香农的自信息度量，将图像的特征平 面变换到对应于视觉显著性的维度上。 • AIM假设：一个视觉特征的显著性就是该特征相 对于它周围其他特征提供的信息的差别度。 • 根据香农定理，图像特征对应的自信息通过下面 的公式进行计算
• 其中 为使用者设定的延迟因子。
PQFT模型
• 四元组图像可以表示为下列形式
q(t ) M (t ) RG(t )1 BY (t )2 I (t )3
其中 i , i 1,2,3，满足 i2 1 ，2 3 , 1 3 , 3 12 1 2 , q(t ) 可以写成如下形式
R( f )
R( f ) log(A( f ) hn ( f ) * log(A( f ))) • 其中， 为原图二维傅里叶变换得到的频域 A( f ) 空间， 为局部平均滤波器（一般n取3）
hn ( f )
PQFT模型
• PQFT（Phase Spectrum of Quaternion Fourier Transform）模型是由Guo等人在Spectral Residual基础之上提出的，该方法通过计算图像 的四元傅里叶变换的相位谱得到图像的时空显著 性映射。 • 事实上，图像的相位谱即图像中的显著性目标。 图像中的每一个像素点都用四元组表示：颜色， 亮度和运动向量。 • PQFT模型独立于先验信息，不需要参数，计算 高效，适合于实时显著性检测