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基于视觉注意机制的无参考图像质量评价方法的研究

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基于视觉注意机制的无参考图像质量评价方法的研究

作者：李白伦重庆邮电大学

学位级别：硕士

图像是人们感知客观世界的重要方式之一,越清晰的图像所包含的信息越多,质量就越好。但是,图像在采集和处理的过程中经常会因为各种原因而导致其质量的下降或失真。为了准确评价图像的失真程度,以便进行图像增强、图像压缩等后续处理,... 详细信息

图像是人们感知客观世界的重要方式之一,越清晰的图像所包含的信息越多,质量就越好。但是,图像在采集和处理的过程中经常会因为各种原因而导致其质量的下降或失真。为了准确评价图像的失真程度,以便进行图像增强、图像压缩等后续处理,客观图像质量评价的研究变得越来越重要。通过仔细研究当前的客观图像质量评价,可以发现大部分无参考IQA都忽略了人类视觉注意机制的应用,而视觉注意机制理论上可以较大地提高质量评价的性能。因此本文重点研究视觉注意机制相关的特性及其在客观IQA领域的应用,并给出了两种从视觉注意方面考虑的无参考IQA方法。首先,本文在无参考图像质量评价方法CEIQ的基础上进行了改进,提出了一种针对对比度失真的IQA方法。主要从视觉注意方面来考虑影响对比度的因素,其一是从亮度信息统计方面来考虑,提取的特征有CEIQ原特征以及增加的标准差、直方图能量和偏度。其二是从图像色彩的影响方面考虑,提取的特征有颜色饱和度和色彩度。然后把提取的特征向量作为SVR模型的输入来学习预测图像的质量评分。最后在CSIQ、CID2013和CCID2014数据库中对本文改进的模型进行验证及分析。结果表明,与专门用于对比度变化的IQA相比,本文的模型取得了比较不错的结果,并且模型有很好的泛化能力和稳定性。其次,本文结合视觉注意机制改进了一种通用型的无参考IQA方法。首先利用ITTI模型将待测图像分为感兴趣区域和非感兴趣区域,然后通过ILNIQE模型分别提取两个区域的自然场景统计特征,根据这些统计特征计算其相应的MVG模型,之后分别计算这两个区域的MVG模型与原始自然图像的MVG模型的距离（质量评分）,将这两个区域的质量分数进行加权融合以获得图像的整体评分。最后在CSIQ、LIVE和TID2013数据库中对本文改进的模型进行测试。结果表明,本文的模型在评价图像质量方面具有较高的性能,其评价结果比传统的通用型无参考IQA模型更接近人的主观感受。

关键词：图像质量评价视觉注意机制支持向量回归自然场景统计特征

基于聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类

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激光与光电子学进展 2019年第21期56卷 238-244页

作者：曾朝平琚丽君张建辰河南测绘职业学院空间信息工程系河南郑州450015 河南大学环境与规划学院河南开封475004

将基于多尺度显著性检测的视觉注意机制引入到高光谱影像的噪声去除和图像增强处理中,并基于分层聚类算法,提出一种结合聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类方法。以Indian数据集和Pavia数据集为例,开展降维、显著性映射图获取和支... 详细信息

将基于多尺度显著性检测的视觉注意机制引入到高光谱影像的噪声去除和图像增强处理中,并基于分层聚类算法,提出一种结合聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类方法。以Indian数据集和Pavia数据集为例,开展降维、显著性映射图获取和支持向量机监督分类实验。结果表明,本文方法能够较大地提升高光谱影像的分类精度和效率。

关键词：遥感图像分类聚类降维视觉注意机制多尺度显著性检测

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改进视皮层视觉机制的视觉注意力模型

计算机科学与探索 2011年第11期5卷 1014-1020页

作者：韩冰高新波李洁西安电子科技大学电子工程学院影像系统实验室西安710071 西安电子科技大学电子工程学院智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA... 详细信息

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA)滤波器组,进一步利用对尺度、平移等均具有不变性的C2细胞特征,以及香农熵理论,共同构造用于视觉显著性区域检测的测度。在心理学实验的自然场景图像以及心理学刺激模式上的结果表明,该方法与传统方法相比,更符合人眼的感知特性,从而进一步验证了该方法的有效性和准确性。

关键词：视觉注意机制显著性图视皮层 HMAX模型人类视觉信息处理系统

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考虑用户视觉注意机制的人机交互界面设计

西安工业大学学报 2016年第4期36卷 334-339页

作者：王宁余隋怀肖琳臻周宪西北工业大学陕西省工业设计工程实验室西安710072

为了有效提高人机交互界面的设计质量和效率,将视觉注意的计算方法引入到人机交互界面设计过程中,提出了一种考虑用户视觉注意机制的人机交互界面设计方法.利用视觉注意计算模型分析了人机交互界面中各元件的视觉注意程度,构建了视觉注... 详细信息

为了有效提高人机交互界面的设计质量和效率,将视觉注意的计算方法引入到人机交互界面设计过程中,提出了一种考虑用户视觉注意机制的人机交互界面设计方法.利用视觉注意计算模型分析了人机交互界面中各元件的视觉注意程度,构建了视觉注意焦点图;采用配对比较法确定各元件的重要度和使用频率,以灰度图的形式建立了人机交互界面重要性分布图.通过比对视觉注意焦点图和重要性分布图,以用户的视觉特性为评价指标对人机交互界面设计方案进行了评估.以智能手机的人机交互界面设计为例,对所提出方法进行验证.结果表明:该方法优化了用户的视觉特性,与传统方法相比,人机交互界面设计质量和效率得以提升;所设计的人机交互界面增强了用户的交互体验.

关键词：人机交互界面视觉注意机制界面设计视觉注意计算模型

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基于改进视觉注意机制的跑道异物检测算法

航空计算技术 2018年第3期48卷 99-102页

作者：党国龙孙瑾杨刘涛张哲南京航空航天大学民航学院江苏南京210016 南京航空航天大学飞行模拟与先进培训工程技术研究中心江苏南京210016

机场跑道异物是影响航空器安全的重要因素。将人类视觉注意机制引入到基于视频跑道异物检测中,在传统Itti模型基础上,进一步提取纹理、边缘特征,依据显著图能量对各个特征进行加权求和,获得最终的视觉显著图。实验结果表明,方法合成的... 详细信息

机场跑道异物是影响航空器安全的重要因素。将人类视觉注意机制引入到基于视频跑道异物检测中,在传统Itti模型基础上,进一步提取纹理、边缘特征,依据显著图能量对各个特征进行加权求和,获得最终的视觉显著图。实验结果表明,方法合成的显著图克服了传统Itti模型的不足,对跑道异物的检测效果明显提高。

关键词：跑道异物检测视觉注意机制 Itti模型显著图

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引入视觉注意机制的区域立体匹配方法

微处理机 2019年第1期40卷 39-42页

作者：杜棋东广州铁路职业技术学院教育技术中心广州510430

针对当前普遍存在的立体匹配算法对光照变化敏感的问题,引入视觉注意计算模型,结合提取的非空间特征信息与深度特征信息,提出一种区域立体匹配方法。首先通过视觉注意机制检测图像感兴趣区域,提取图像亮度、颜色、方向等非空间特征,然... 详细信息

针对当前普遍存在的立体匹配算法对光照变化敏感的问题,引入视觉注意计算模型,结合提取的非空间特征信息与深度特征信息,提出一种区域立体匹配方法。首先通过视觉注意机制检测图像感兴趣区域,提取图像亮度、颜色、方向等非空间特征,然后借用Mean shift算法将彩色图像分割出若干区域,对其进行二值化处理后,建立图像之间的立体匹配关系,进而计算两幅图的视差值,根据提取视差值优化视差图,得到最终的视差图。通过与三种其他不同方法进行实验数据对比,证明所提方法的误差率与运行效率相对更为良好。

关键词：视觉注意机制立体匹配深度信息

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基于视觉注意机制的复杂场景目标识别

基于视觉注意机制的复杂场景目标识别

第八届全国信息获取与处理学术会议

作者：邵静中国电子科技集团公司第二十八研究所

针对复杂场景中目标检测和识别问题,提出一种基于视觉注意机制的复杂场景目标识别方法。研究了基于独立分量分析的协同物体表达算法,实现对原型物体的学习和记忆;对一幅含有已学习原型物体的自然场景图像,通过视觉注意机制选择图像中显... 详细信息

针对复杂场景中目标检测和识别问题,提出一种基于视觉注意机制的复杂场景目标识别方法。研究了基于独立分量分析的协同物体表达算法,实现对原型物体的学习和记忆;对一幅含有已学习原型物体的自然场景图像,通过视觉注意机制选择图像中显著区域,实现目标的前景/背景分离,并由协同模式识别方法对选择出的视觉显著区域进行识别。实验结果证明了方法的有效性和认知上的合理性。

关键词：目标识别视觉注意机制协同模式识别独立分量分析

来源： cnki会议评论

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基于视觉注意机制的遥感图像配准

基于视觉注意机制的遥感图像配准

作者：杨罗苏娟卢俊第二炮兵工程大学

针对SURF算法用于遥感图像配准时因提取特征点较多而导致的存储空间大和计算效率不高的问题,提出基于视觉注意机制的图像配准方法。首先,分别在基准图与待配准图上利用Itti模型生成显著图并提取显著区域,然后,对显著区域采用SURF算法提... 详细信息

针对SURF算法用于遥感图像配准时因提取特征点较多而导致的存储空间大和计算效率不高的问题,提出基于视觉注意机制的图像配准方法。首先,分别在基准图与待配准图上利用Itti模型生成显著图并提取显著区域,然后,对显著区域采用SURF算法提取特征点并进行匹配;最后,在显著区域配准的基础上实现遥感图像的精确配准。实验结果表明了此方法的可行性和有效性。

关键词：视觉注意机制 SURF特征图像配准显著图

来源： cnki会议评论

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基于视觉选择性注意机制的显著性区域检测

基于视觉选择性注意机制的显著性区域检测

作者：陈南而江南大学

学位级别：硕士

随着科技飞速发展,大量的图像信息每时每刻都在不断地生成,为了对图像中的有效信息进行筛选和处理,人们以观察者对视觉场景中的内容进行选择和处理的能力——亦即视觉注意机制——为基础而逐步发展出了图像显著性检测的方法。所谓图像... 详细信息

随着科技飞速发展,大量的图像信息每时每刻都在不断地生成,为了对图像中的有效信息进行筛选和处理,人们以观察者对视觉场景中的内容进行选择和处理的能力——亦即视觉注意机制——为基础而逐步发展出了图像显著性检测的方法。所谓图像显著性检测,指的是一种能将图像中最引起人们注意的区域提取出来的图像处理方法。目前如何对数字图像进行更有效的管理和对其进行更加高效快速的图像显著性检测已经逐渐成为研究重点。如果能够精准地识别和提取图像或视频中的显著区域,让计算机优先处理这些显著区域,就可以极大地提高图像分析处理的效率。本文根据人类视觉注意机制的基本原理,对显著特征提取和显著性计算方法进行了研究,具体的研究工作如下:(1)为了准确地提取出图像中的显著区域,根据人类视觉注意机制的基本原理,提出一种基于背景和中心先验的图像显著性检测方法。首先选择了SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)超像素分割算法对输入图像进行预处理,使得检测结果能够最大程度上保持图像中物体的形状;然后根据背景先验理论,大致区分图像的背景和显著目标;最后,针对传统的中心效应对偏离图像中心的显著目标检测失效的问题,将背景先验显著图的质心作为显著目标的中心位置建立中心显著图,进一步抑制背景,突出显著目标。仿真实验结果表明,针对自然场景的图像,该方法能够均匀地突出显著对象,有效地抑制背景。(2)针对由单一尺度的稀疏重构来描述图像显著性时产生的错误检测问题,提出了一种融合上下文信息的多尺度图像显著性检测算法。该方法首先采用多尺度的SLIC超像素分割方法处理输入图片,建立背景模板,采用稀疏表示算法进行稀疏重构;然后构建图像的上下文信息计算各超像素显著值,平滑相似图像块之间的稀疏重构误差;之后设计加权融合策略完成多尺度显著性融合,最后加入位置信息使得上下文显著性检测的结果更加准确,得到最终的显著图。仿真实验结果表明,在国际公开的数据库中,该方法得到的显著图能够均匀地突出显著对象,较强地抑制背景噪声。(3)针对视频显著区域检测问题,研究了视频的显著性检测,针对静态物体的显著性检测方法应用在动态视频中存在的问题进行了改进。为了准确地反映视频序列中的显著区域,对视频中的目标进行运动特征的分析,提出了融合运动特征的视频显著性检测方法。首先,使用SLIC超像素分割算法将每一帧图像表示为一系列超像素以保持目标的边界结构;针对图像本身的内在显著性,应用流形排序方法进行空间显著性的计算;然后,采用光流向量区域对比的方法进行时间显著性的检测,使用一种自适应融合方法将运动显著图和空间显著图进行融合。最后,对显著图进行自适应阈值的二值化,进一步滤除背景,显著目标。仿真实验结果表明,仿真实验结果表明,针对自然场景的图像,该方法能够均匀地突出显著对象,有效地抑制背景。

关键词：显著性检测视觉注意机制背景及中心先验上下文信息视频显著性