基于DCT系数的图像显著区域检测

作     者：陈超 王晓东 陈美子 Chen Chao;Wang Xiaodong;Chen Meizi

作者机构：宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2016年第28卷第4期

页      面：638-644页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 0303[法学-社会学] 0710[理学-生物学] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家科技支撑计划(2012BAH67F01) 国家自然科学基金(60832003 61071120) 

主　　题：图像显著性 DCT 视觉注意力 高斯模型 

摘      要：针对传统非DCT域图像显著区域检测方法无法直接应用于压缩图像的问题,提出一种基于DCT系数的图像显著区域检测方法.首先利用DCT所得系数提取图像块的亮度、颜色和纹理特征;然后通过分析特征向量分布规律对频率最低的部分特征向量进行替换,并计算特征向量全局对比度;最后将构建的高斯系数矩阵与所得对比度结果融合,从而完成图像显著区域检测.仿真实验结果表明,与现有的基于压缩域的显著检测方法相比,该方法可获得更好的显著区域检测结果,并且有着较高的检测效率.