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虚拟地理试验的地标视觉显著度模型

测绘学报 2018年第8期47卷 1114-1122页

作者：贾奋励田江鹏智梅霞陈令羽杨清丽信息工程大学地理空间信息学院 61287部队

针对地标显著度计算存在的因子不全、赋权主观的问题,提出了一种利用虚拟地理试验构建地标显著度模型的方法。以城市地标显著度模型求解为例,分析了地标视觉显著度影响因子(简称为视觉因子)及计算方法,构建了一种综合眼动追踪、视觉因... 详细信息

针对地标显著度计算存在的因子不全、赋权主观的问题,提出了一种利用虚拟地理试验构建地标显著度模型的方法。以城市地标显著度模型求解为例,分析了地标视觉显著度影响因子(简称为视觉因子)及计算方法,构建了一种综合眼动追踪、视觉因子可控和可计算的虚拟试验环境。开展了眼动指标与地标显著度之间的关系求解试验,建立起二者的定量关系模型。以该模型为基础,开展了地标视觉显著度与视觉因子间定量关系的求解试验,通过试验数据拟合得到最终的地标视觉显著度模型公式。本文方法的核心是:在视觉因子可控可计算的虚拟环境中,使用眼动指标表征显著度值,通过地标认知试验及数据分析拟合得到显著度模型。该方法对于研究地标判别这类人与环境相互作用机制的问题具有独特的优势,可降低研究的复杂度,克服研究结果的难复现性。

关键词：虚拟地理试验地标视觉显著度眼动

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一种基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法

系统仿真学报 2016年第9期28卷 2169-2175页

作者：蔡兴泉布尼泓灏乔雨晴柳静华李凤霞北方工业大学计算机学院北京100144 肯尼索州立大学新媒体系美国亚特兰大30060 兴唐通信科技有限公司北京100191 北京理工大学智能信息技术北京市重点实验室北京100081

提出了一种面向移动应用的基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法。对原图像灰度化后,考虑邻域像素的梯度影响,计算图像梯度能量矩阵;建立视觉显著度模型,将视觉显著度能量矩阵与图像梯度能量矩阵加权相加,得到复合能量矩阵;根据复合能量... 详细信息

提出了一种面向移动应用的基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法。对原图像灰度化后,考虑邻域像素的梯度影响,计算图像梯度能量矩阵;建立视觉显著度模型,将视觉显著度能量矩阵与图像梯度能量矩阵加权相加,得到复合能量矩阵;根据复合能量矩阵,计算图像的累计最小能量矩阵和能量最小轨迹矩阵,计算图像的最小能量缝合线;采用水平垂直穿插顺序,对缝合线进行删除或插入实现图像缩放。结果表明,梯度能量与视觉显著度能量加权的复合能量图像能更好的识别图像目标区域;进行缩放时,丢弃了特征不明显的背景,保留了目标图像特征,明显优于传统方法。

关键词：图像缩放视觉显著度梯度能量最小能量缝合线

融合对象性和视觉显著度的单目图像2D转3D

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中国图象图形学报 2013年第11期18卷 1478-1485页

作者：袁红星吴少群朱仁祥安鹏宁波工程学院电子与信息工程学院宁波315016

受对象性测度和视觉显著度的启发,提出一种适用于单目图像2D转3D的对象窗深度中心环绕分布假设,给出融合对象性测度和视觉显著度的单目图像深度估计算法。首先计算图像的视觉显著度并将其映射成深度;其次在图像上随机采样若干个窗,并计... 详细信息

受对象性测度和视觉显著度的启发,提出一种适用于单目图像2D转3D的对象窗深度中心环绕分布假设,给出融合对象性测度和视觉显著度的单目图像深度估计算法。首先计算图像的视觉显著度并将其映射成深度;其次在图像上随机采样若干个窗,并计算这些窗的对象性测度;再次,定义一个能量函数用于度量深度和对象性测度对彼此的影响程度,并通过迭代优化的方法改进深度和对象性测度的估计结果;最后,根据深度信息进行3D视频合成。实验结果表明,融入对象性测度信息后,显著改进了基于视觉显著度2D转3D的深度估计质量,保证了估计深度在对象边界处的不连续过渡和其他区域的平滑过渡。

关键词：对象性测度视觉显著度 2D转3D 3D视频

基于图像稀疏表示视觉显著度计算的自适应尺度调整方法

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上海大学学报（自然科学版） 2012年第4期18卷 349-354页

作者：韩彪杨卫英郑玉婷上海大学影视艺术技术学院上海200072

图像适应是指将图像按照不同的纵横比进行拉伸和压缩,以适应不同显示比例的显示终端(如手机、掌上电脑(personal digital assistant,PDA)、投影仪)的一种技术.研究基于视觉显著度的图像适应,具体实现分为视觉显著度的计算和图像的加权... 详细信息

图像适应是指将图像按照不同的纵横比进行拉伸和压缩,以适应不同显示比例的显示终端(如手机、掌上电脑(personal digital assistant,PDA)、投影仪)的一种技术.研究基于视觉显著度的图像适应,具体实现分为视觉显著度的计算和图像的加权拉伸与压缩两个步骤.采用加权的稀疏表达残差来表示视觉显著度.在图像的加权拉伸与压缩中,提出一种对横向与纵向使用不同加权变化的快速算法,在保证图像处理效果的前提下,达到快速图像适应处理的效果.仿真实验结果表明,该方法对于实验图像具有鲁棒性和有效性.

关键词：图像适应视觉显著度加权拉伸

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多媒体人机交互界面视觉显著度评估方法仿真

计算机仿真 2020年第3期37卷 161-164页

作者：王素丽华南理工大学广州学院广东广州510800

目前的人机交互界面视觉显著度评估方法准确性差、能耗高,提出基于人眼视觉的多媒体人机交互界面视觉显著度评估方法。采用自适应高斯滤波器对人机交互界面进行滤波,通过Guassian函数将界面图像梯度方向转换成水平与垂直两个方向的导数... 详细信息

目前的人机交互界面视觉显著度评估方法准确性差、能耗高,提出基于人眼视觉的多媒体人机交互界面视觉显著度评估方法。采用自适应高斯滤波器对人机交互界面进行滤波,通过Guassian函数将界面图像梯度方向转换成水平与垂直两个方向的导数,确定界面梯度方向大小,据此得到校正后的交互界面图像。利用Drago对数算子对校正后的交互界面色调进行调整,根据交互界面亮度与场景亮度之间的映射关系,得到界面像素值的亮度值压缩度可见细节程度,获取色调和亮度调整后的交互界面图像。依据界面图像视觉显著度的共现不同理念,将人眼视觉显著度影响指标进行量化,得到交互界面空间位置函数。设置交互界面各个图像块内方向种类数量和边缘点数量,获取界面各子图像中某像素点的纹理复杂度函数。给出加权系数,将界面空间位置函数和像素点的纹理复杂度函数作为评估指标进行加权输出,给出交互界面视觉显著度评估结果。实验结果表明,上述方法平均评估能耗为59.4nJ/bit,评估准确率高。

关键词：多媒体交互界面视觉显著度评估

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基于视觉显著度的污损图像缺陷识别方法研究

计算机仿真 2022年第9期39卷 226-229页

作者：王洋迪郭文明北京邮电大学计算机学院北京100876

针对传统图像缺陷识别方法存在的识别时间较长、识别敏感度较低以及缺陷识别效果较差的问题,提出基于视觉显著度的污损图像缺陷识别方法。采用傅里叶变换对图像进行预处理,运用滤波器对局部窗口内的平稳过程进行处理,将图像中的高频部... 详细信息

针对传统图像缺陷识别方法存在的识别时间较长、识别敏感度较低以及缺陷识别效果较差的问题,提出基于视觉显著度的污损图像缺陷识别方法。采用傅里叶变换对图像进行预处理,运用滤波器对局部窗口内的平稳过程进行处理,将图像中的高频部分进行滤除,对原始图像进行平滑处理,达到图像去噪效果。根据预处理结果提取污损图像中的视觉显著度,构成显著特征矩阵,形成视觉显著图,将视觉显著图与图像分割进行结合,实现对污损图像的缺陷识别。实验结果表明,所提方法的识别时间较快、识别敏感度较高,且缺陷识别效果较好。

关键词：傅里叶变换图像缺陷识别视觉显著度图像分割图像预处理

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基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法

计算机工程与应用 2015年第18期51卷 156-160页

作者：王啟军中国电子科技集团公司第三十八研究所合肥230032

针对现有基于纹理分析合成的视频编码方法难以对纹理实现自动分割的问题,提出基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法,将编码可移除的纹理宏块定义为宏块内图像信息包含在周围宏块中的宏块,被移除宏块移除后,能够使用周围宏块信息进行... 详细信息

针对现有基于纹理分析合成的视频编码方法难以对纹理实现自动分割的问题,提出基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法,将编码可移除的纹理宏块定义为宏块内图像信息包含在周围宏块中的宏块,被移除宏块移除后,能够使用周围宏块信息进行重建,同时,为了保证重建图像的主观质量,对视觉显著的图像区域,强制地不被标记为纹理移除块。在解码端,采用了全局运动补偿和纹理优化的组合方式对纹理移除宏块进行重建,以确保连续帧之间的纹理时空一致性。与H.264/AVC编码方法相比,在相同主观质量的情况下,本编码方法能够降低码率5%到20%,与Njiki-Nya Patrick等人提出的基于纹理分析合成的编码方法相比,本编码方法不但能够实现自动的纹理提取,在低码率端,编码效率提高一倍以上。

关键词：视频编码纹理合成视觉显著度

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梯度与视觉显著度下的图像灰度重叠区域识别

计算机仿真 2021年第12期38卷 160-163页

作者：杨雪婷张苏嘉仰恩大学工程技术学院福建泉州362000

采用目前方法识别图像中存在的灰度重叠区域时,没有构建图像的显著性图,存在识别精度低、查全率低和识别效率低的问题。提出梯度与视觉显著度下的图像灰度重叠区域识别方法,根据Gestalt前背景分离原则对图像中存在的梯度通道和颜色通道... 详细信息

采用目前方法识别图像中存在的灰度重叠区域时,没有构建图像的显著性图,存在识别精度低、查全率低和识别效率低的问题。提出梯度与视觉显著度下的图像灰度重叠区域识别方法,根据Gestalt前背景分离原则对图像中存在的梯度通道和颜色通道进行随机阈值化处理,获得对应的二进制布尔图,采用线性平均融合方法融合利用上述获取的二进制布尔图生成视觉注意图。通过分块区域分割技术识别显著性图中存在的空间位置信息,为图像灰度重叠区域的识别提供点云数据,在云计算模式中结合局部空间降噪方法消除噪声,定位去噪处理后显著性图空置区域中存在的特征点,提取灰度重叠区域的动态特征,建立对应的灰度直方图,最后利用云检测技术识别图像中存在的灰度重叠区域。仿真结果表明,所提方法的识别精度高、查全率高、识别效率高。

关键词：梯度视觉显著度图像灰度重叠区域识别布尔图分块区域分割技术

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基于视觉显著度的图像增强研究

基于视觉显著度的图像增强研究

作者：杨仕龙华南理工大学

学位级别：硕士

数字图像是一种常见的数字信息媒介。近年来,随着各类智能手机、摄像头等的普及,数字图像生成数量正在逐渐上升。然而,由于数字相机等在拍照时不适当的曝光以及传感器的感光范围的局限,产生的图像质量不佳,这使得一些基于数字图像的应... 详细信息

数字图像是一种常见的数字信息媒介。近年来,随着各类智能手机、摄像头等的普及,数字图像生成数量正在逐渐上升。然而,由于数字相机等在拍照时不适当的曝光以及传感器的感光范围的局限,产生的图像质量不佳,这使得一些基于数字图像的应用如自动驾驶、刑事侦查等应用变得困难;图像增强算法正是基于解决此类问题而生。近年来陆续有各种数字图像增强算法的出现。本文通过对现有的数字图像增强算法的理论分析与实验,本文总结出以往提出的算法存在的问题:对于不均匀照度、低照度等情形的处理不佳,这些算法往往在图像增强过程中对图像自然性保持不佳。对于拍摄于高对比度场景的图像的增强效果较差;此外,现有的数字图像增强技术对视觉显著度涉及较少,产生的增强图像对观众不友好。有鉴于此,本文提出一种基于视觉显著度的算法实现图像增强,旨在有效地解决现有算法存在的上述问题:本文先对图像进行曝光校正后使用基于视觉显著度的方法融合,随后通过基于视觉显著度的优化算法得到优化的图像,最后通过动态比扩展之后获得最终输出图像。本文主要的工作以及贡献如下:(1)本文在搜集大量资料并对现有图像增强方法进行实验分析之后,提出了一种基于视觉显著度的图像曝光校正融合方法以及对比度优化增强算法,并在此基础上提出一种基于高动态比图像生成与色调映射实现动态比扩展的框架。(2)在此基础上,本文构建一个退化图像的数据集,并且对提出的方法与已有常见图像增强算法在常见数据集和本文构建的数据集上进行主观评估以及相关统计指标的测试。测试结果表明本方法对退化图像如低照度图像和非均匀照度图像具有良好的增强效果。(3)最后,本文通过理论分析以及大量的对比试验,证明了本文提出的基于视觉显著度的图像增强算法能够有效的处理低照度图像和非均匀光照的输入图像;另外,通过实验对比发现,本文提出的算法运算耗时短,与大部分已有算法对比存在明显的优势。

关键词：视觉显著度图像增强对比度增强高动态比图像质量