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面向目标检测的视觉注意机制波段选择研究

光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 266-274页

作者：杨桄金椿柏任春颖刘文婧陈强空军航空大学吉林长春130022 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102

近年来,波段选择在高光谱图像降维处理中得到了广泛地应用,然而常用的数据降维方法并没能将与人类视觉系统相关的信息进行有效利用,如果将人类与生俱来的视觉注意机制能力应用到高光谱图像中目标的视觉显著性特征的增强或识别,对于高光... 详细信息

近年来,波段选择在高光谱图像降维处理中得到了广泛地应用,然而常用的数据降维方法并没能将与人类视觉系统相关的信息进行有效利用,如果将人类与生俱来的视觉注意机制能力应用到高光谱图像中目标的视觉显著性特征的增强或识别,对于高光谱图像的目标检测研究无疑会产生相当的促进作用。研究提出引入视觉注意机制理论应用于波段选择研究,构建面向目标检测应用的视觉注意机制波段选择模型。通过分析计算波段图幅的目标与背景的可识别程度,量化所在波段对地物目标与背景的判别能力,提出了基于目标视觉可识别度的波段选择方法;利用LC显著性算法进行空间域的视觉显著性目标分析,计算背景与目标的显著性差异绝对值,提出基于LC显著目标结构分布的波段选择方法。将这两种方法结合提出的改进子空间划分方法,建立面向目标检测的视觉注意机制波段选择模型,并经高光谱遥感AVIRIS San Diego公开数据集进行目标检测实验验证,结果表明所提出的基于视觉注意机制的波段选择模型对于目标检测应用具有较好的检测效果,实现了数据降维和高效的计算处理。

关键词：波段选择视觉注意机制可识别度显著性算法目标检测

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视觉注意机制在图像增强中的应用研究

光子学报 2009年第5期38卷 1283-1287页

作者：曾明孟庆浩王湘晖邱亚男蒋萍李彦辉天津大学电气与自动化工程学院天津300072 南开大学现代光学研究所光电信息技术科学教育部重点实验室天津300071

将视觉注意机制引入到直方图构造中,并在此基础上提出了一种新的基于灰度级信息量直方图的图像增强算法.该算法利用Itti视觉注意计算模型对图像的显著性进行分析,获得全局显著图;然后,将全局显著图划分为若干等大的子区域,求取各子区域... 详细信息

将视觉注意机制引入到直方图构造中,并在此基础上提出了一种新的基于灰度级信息量直方图的图像增强算法.该算法利用Itti视觉注意计算模型对图像的显著性进行分析,获得全局显著图;然后,将全局显著图划分为若干等大的子区域,求取各子区域的平均显著值,并做归一化处理,得到子区域的加权统计系数;再将各子区域的灰度级加权统计值相加,得到灰度级信息量直方图;最后,依据直方图均衡化的映射函数,调整灰度级的动态范围.实验结果表明,该算法明显优于经典的GHE算法和AHE算法,具有满意的视觉效果.

关键词：图像增强视觉注意机制信息量直方图直方图均衡

基于视觉注意机制的UWB SAR叶簇隐蔽目标变化检测

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电子学报 2016年第1期44卷 39-45页

作者：李超李悦丽安道祥王广学国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073 空军预警学院信息对抗系湖北武汉430019

在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,传统的UWB SAR图像变化检测方法易受图像灰度值起伏和成像条件变化的影响,致使现有的变化检测算法的性能下降.本文根据人类视觉系统的生理结构和认知特点,提出了一种基于视觉注意机制的叶簇隐... 详细信息

在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,传统的UWB SAR图像变化检测方法易受图像灰度值起伏和成像条件变化的影响,致使现有的变化检测算法的性能下降.本文根据人类视觉系统的生理结构和认知特点,提出了一种基于视觉注意机制的叶簇隐蔽目标变化检测算法.该方法使用视觉注意模型,将图像的多尺度特征信息融合为单幅视觉显著图像,并利用图像局部邻域信息和目标的空间相关特性对视觉显著图中视觉注意焦点进行分层筛选和变化检测.实验结果表明:本文中基于视觉注意机制的变化检测方法可以有效检测多时相UWB SAR图像中的叶簇隐蔽目标,较之传统的基于统计原理的变化检测方法,其检测速度更快,且对场景复杂的UWB SAR图像亦具有鲁棒性.

关键词：低频超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测变化检测视觉注意机制

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基于视觉注意机制的红外小目标检测算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第S1期43卷 173-177页

作者：丁春云王敏华中科技大学自动化学院武汉430074

提出了一种基于视觉注意机制的分层阈值化红外小目标检测算法.在采用形态学处理和Gamma校正对图像进行预处理的基础上,通过分层阈值化和连通域分析提取感兴趣区域(ROI),利用高斯滤波提高ROI的信杂比并确定候选目标,最后通过移动式管道... 详细信息

提出了一种基于视觉注意机制的分层阈值化红外小目标检测算法.在采用形态学处理和Gamma校正对图像进行预处理的基础上,通过分层阈值化和连通域分析提取感兴趣区域(ROI),利用高斯滤波提高ROI的信杂比并确定候选目标,最后通过移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位.实验表明该算法能有效地检测出小目标,且对于低信噪比的图片具有良好的适应性.

关键词：视觉注意机制分层阈值化感兴趣区域 Gamma校正连通域

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基于视觉注意机制的洪涝淹没区遥感识别方法

农业工程学报 2019年第22期35卷 296-304页

作者：汪权方张雨汪倩倩孙佩陈龙跃杨宇琪湖北大学资源环境学院武汉430062 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司合肥230000 水利部长江勘测技术研究所武汉430011

依据视觉注意机制,结合洪涝淹没区以色彩可视化表达的时空过程变化特性,构建凸显淹没区视觉显著性的专题信息增强图像,对此应用NBS色差距离系数,使得同质像元在空间上集聚形成显著区域,然后采用基于视觉色差检测的图像聚类技术,开展大... 详细信息

依据视觉注意机制,结合洪涝淹没区以色彩可视化表达的时空过程变化特性,构建凸显淹没区视觉显著性的专题信息增强图像,对此应用NBS色差距离系数,使得同质像元在空间上集聚形成显著区域,然后采用基于视觉色差检测的图像聚类技术,开展大范围洪涝淹没区的遥感识别及信息提取,并利用能够同时兼顾遥感错分和漏分信息的复合分类精度系数(composite classification accuracy,CCA)进行识别精度评价。应用上述方法对长江中游2016年夏季洪灾进行了遥感监测试验,并采用误差混淆矩阵法对同一识别对象(洪水淹没区)不同遥感分类方法的可信度进行了评价,结果显示该次试验的Kappa系数和CCA系数各为93.4%和88.5%,较传统的洪水淹没区遥感识别技术都高出5%左右。在2016年长江中游夏季洪灾中,渍水农田面积约19 143.35 hm^2,淹没区面积则高达142 157.5 hm^2,其中被淹水稻占16.6%(约23 579 hm^2),并且绝大部分位于长江沿岸以及府河和汉江等长江支流沿线地势低洼的滨河滨湖地带;武汉市受灾最为严重,该市以34 492 hm^2的洪涝淹没区面积居于各受灾县市之首,占研究区域全部受灾面积的24.26%。基于选择性视觉注意机制的洪涝淹没区遥感识别方法,能够有效提高大范围洪涝淹没区的遥感信息提取精度,较好地解决了淹没区与水域之间的错分现象;基于洪灾前后遥感信息融合的洪涝过程可视化表达,不仅能够实现淹没区不同于水体的时空变化特性的数据化,从而便于开展淹没区的计算机视觉检测,而且还在凸显淹没区视觉显著性的同时,较好地抑制背景冗余信息,尤其能降低将淹没区视同水域进行遥感分类检测时的不确定性。

关键词：遥感检测视觉注意机制洪涝淹没区 NBS色差距离系数长江中游

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

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农业工程学报 2021年第9期37卷 297-303页

作者：宋怀波江梅王云飞宋磊西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation bl... 详细信息

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block,SE block)和非局部块(Non-Local block,NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network,PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。

关键词：机器视觉图像处理苹果幼果果实检测 YOLOv4 卷积神经网络视觉注意机制

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基于视觉注意机制的红外弱小目标检测

光子学报 2021年第1期50卷 173-187页

作者：危水根王程伟陈震张聪炫张晓雨南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010

为了提升基于人类视觉系统检测方法的检测率、检测速度和场景适应能力,构建了一个多场景红外弱小目标数据集,提出了一种基于视觉注意机制的红外弱小目标检测算法。从自底向上的机制出发,提出多尺度灰度-方差估计,快速计算显著图并估计... 详细信息

为了提升基于人类视觉系统检测方法的检测率、检测速度和场景适应能力,构建了一个多场景红外弱小目标数据集,提出了一种基于视觉注意机制的红外弱小目标检测算法。从自底向上的机制出发,提出多尺度灰度-方差估计,快速计算显著图并估计出最优目标尺寸,使用基于加速分割测试特征的角点检测算法快速提取候选目标,并引入非极大值抑制去除冗余。从自顶向下的机制出发,结合生物侧抑制理论与余弦相似度,提出了软竞争模糊自适应共振网络,并设计一个特征集对目标进行描述。最后,使用网络训练所得模型完成对候选目标的识别。实验结果表明:与5种代表性基于人类视觉系统的方法相比,本文方法具有更高的检测概率和更快的检测速度,且在不同场景的性能更具稳定性。

关键词：计算机视觉目标检测人类视觉系统视觉注意机制红外弱小目标

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人眼视觉注意机制用于伪装效果评价

应用科学学报 2011年第3期29卷 294-298页

作者：贾其吕绪良吴超唐厚超解放军理工大学工程兵工程学院南京210007

为客观、准确、便捷地评价目标的伪装效果,利用人眼视觉注意机制建立了伪装效果评价模型.提取输入图像的亮度和朝向特征,融合色差分布图,得到相应的特征显著图.根据竞争机制和禁止返回机制,计算出注意焦点.基于BP神经网络建立了视觉焦... 详细信息

为客观、准确、便捷地评价目标的伪装效果,利用人眼视觉注意机制建立了伪装效果评价模型.提取输入图像的亮度和朝向特征,融合色差分布图,得到相应的特征显著图.根据竞争机制和禁止返回机制,计算出注意焦点.基于BP神经网络建立了视觉焦点转移特性与目标发现概率的对应关系模型,从而准确地量化目标伪装效果.实验中选用44幅南方林地型图像进行BP神经网络训练和有效性检验,结果表明,该模型能够有效评价目标的伪装效果,并具有可操作性强、量化准确的优点.

关键词：视觉注意机制伪装效果评价注意焦点

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基于视觉注意机制的红外弱小目标检测

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第S1期43卷 182-186页

作者：邓亚平王敏华中科技大学自动化学院湖北武汉430074

提出了一种基于视觉注意机制的红外小目标检测算法.通过形态学Top-hat算子对图像背景进行抑制,并根据目标与周围背景的对比度不同生成显著图后分割出目标感兴趣区,在感兴趣区域内对每帧图片在尺度空间采用Dog算子处理提高图像信杂比,获... 详细信息

提出了一种基于视觉注意机制的红外小目标检测算法.通过形态学Top-hat算子对图像背景进行抑制,并根据目标与周围背景的对比度不同生成显著图后分割出目标感兴趣区,在感兴趣区域内对每帧图片在尺度空间采用Dog算子处理提高图像信杂比,获得具有较大信杂比的点.为避免目标在帧中消失,采用PID算法跟踪目标点,在可疑目标点周围小区域内采用视网膜皮层理论(Retinex)算法对图像局部区域增强再重新分割出目标.实验证明:该算法能有效对红外小目标进行检测,算法在不同背景的图像检测性能都趋于稳定,当目标融于背景时,能很好地将红外目标检测出来.

关键词：图像处理视觉注意机制感兴趣区域显著图目标检测