检索结果-南通市图书馆

遥感图像中典型目标的检测和识别是当今自动目标检测和识别研究领域的热点,机场作为一类特定目标,它的自动检测与识别在军事和民用领域都具有十分重要的意义,受到越来越多的关注。然而,机场区域周围复杂的背景给检测问题带来了困难。传统的方法往往需要对图像进行逐像元的分析,由于遥感图像像素比较多,这样的分析无疑将带来大量的时间和资源消耗。我们知道,人类在面对复杂场景时,可以快速、有选择的处理眼前的信息,这种高效的处理方式与选择性视觉注意力机制有关。因此,本文旨在将这种机制引入到遥感图像机场目标检测当中,构建一个基于选择性视觉注意力机制的遥感图像机场检测方法体系,涉及多种遥感数据的机场检测问题。论文的主要创新点包含以下几个方面： 1.针对全色波段中机场的特点,对现有的注意力选择模型GBVS进行改进,融入了Hough变换和亮度先验信息以更好地提取显著性候选区域;然后使用尺度不变特征作为区域特征描述符,并结合多层分类回归树完成机场的识别。与传统的检测方法相比,该方法速度快,识别率高、虚警率低,且具有较好的抗噪声能力。 2.将改进后的GBVS模型拓展到多光谱的遥感图像机场目标识别中,用像素在波段维数上的欧式距离定义马尔可夫过程中的像素差异,使模型具备对多维数据的处理能力。然后以多光谱数据集中的全色波段作为识别依据,完成了多光谱数据情况下的机场识别。 3.我们把显著性分析本身作为图像的一种特征,并结合主旨性特征来共同描述机场和非机场区域。首先对待检测全色波段图像进行分块,然后对每个小块提取基于GBVS的显著性特征以及主旨性特征,拼合成一个特征向量送入支撑向量机完成机场识别。实验表明,该方法可以很好的描述区域特性,有着较好的识别效果。

关键词：选择性视觉注意遥感图像机场检测霍夫变换 GBVS模型尺度不变特征多层分类回归树显著性特征主旨性特征

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基于选择性视觉注意机制的遥感图像舰船目标检测与识别

基于选择性视觉注意机制的遥感图像舰船目标检测与识别

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作者：丁正虎复旦大学

学位级别：硕士

近年来,遥感舰船检测与识别问题因其在海洋渔业、海上运输管制和海上军事等领域的重要应用越来越受到人们关注。传统方法往往需要对所有图像区域进行验证,但实际上所关心的内容通常仅占图像中很小一部分,这种全面的加工既造成了计算浪费... 详细信息

近年来,遥感舰船检测与识别问题因其在海洋渔业、海上运输管制和海上军事等领域的重要应用越来越受到人们关注。传统方法往往需要对所有图像区域进行验证,但实际上所关心的内容通常仅占图像中很小一部分,这种全面的加工既造成了计算浪费,又加重了分析难度。然而,人类在面对复杂场景时,能迅速将注意力聚焦在显著目标上,并对这些目标进行优先处理,这里面存在一个视觉选择性注意的机制。本文旨在将该机制引入到遥感图像目标检测中,构建一个基于选择性视觉注意机制的遥感舰船目标检测与识别系统,其中包括多光谱遥感数据的舰船检测以及单波段遥感舰船检测与识别。此外,本文并对现有的基于频域的PQFT模型进行了一定的拓展,使其能应用到通道数大于四的多光谱图像的显著性检测。论文的主要创新包含以下几个方面： 1.将选择性视觉注意机制引入到多光谱遥感图像目标检测中,针对现有视觉注意计算模型不适于处理维度大于四的多维图像的不足,提出一种基于双四元数的视觉注意计算模型。将多维数据构建成双四元数的形式,利用其傅里叶变换的相位谱来提取显著性区域以用于显著目标检测,实现了多维数据的整体处理,并充分利用了频率域和空间域的信息。与传统的多光谱图像目标检测方法相比,该模型计算复杂度低,对各种参数设置的依赖性小。 2.将基于傅里叶变换相位谱信息的频域视觉注意计算模型应用到单波段高分辨率遥感图像的海上舰船目标检测与识别任务中,实现了复杂背景下的海上目标检测;将形状特征和纹理特征作为识别的特征依据,结合多层分类回归树,实现了检测后的舰船识别确认过程。从而一定程度上完成了Bottom-up和Top-down两种机制的融合使用。 3.在完成舰船目标与非舰船目标之间的识别后,利用两维主成分分析提取候选舰船目标的较精细的纹理特征,再结合多层分类回归树实现不同类别舰船之间的分类识别。实验证明两维主成分分析能较好地提取出遥感舰船的纹理信息,识别效果良好,且具有较快的运算速度。

关键词：选择性视觉注意遥感图像舰船检测与识别双四元数傅里叶变换形状特征纹理特征多层分类回归树两维主成分分析

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选择性视觉注意与网页视觉热区分布的研究

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绍兴文理学院学报（自然科学版） 2006年第4期26卷 40-43页

作者：朱铭亮林丽华三明学院网络信息中心福建三明365004 三明学院数学与计算机科学系福建三明365004

设计了网页视觉热区数据的采集系统，分析了选择性视觉注意与网页视觉热区的分布，为网页设计者提供了更为科学的版面设置方案，且可提高网站的信息浏览量，为网站评价体系提供更多的参数．

关键词：选择性视觉注意网页视觉热区数据采集

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不规则成像机器视觉系统探索

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四川大学学报（工程科学版） 2008年第6期40卷 165-169页

作者：苏真伟王瑾玮黄明飞关保清四川大学制造科学与工程学院四川成都610065

传统的机器视觉系统在检测中按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集图像。在大背景小目标的机器视觉检测中,图像中存在大量的冗余数据。提出了一种具有不规则成像功能的机器视觉系统,重点讨论了不规则图像的数据格式、不规则图像的... 详细信息

传统的机器视觉系统在检测中按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集图像。在大背景小目标的机器视觉检测中,图像中存在大量的冗余数据。提出了一种具有不规则成像功能的机器视觉系统,重点讨论了不规则图像的数据格式、不规则图像的拼接和内存处理三个问题。通过预注视机制,这种具有不规则成像功能的机器视觉系统可以使缺陷区域分辨率高,背景区域分辨率低,显著地减少图像处理的数据量,提高检测的精度和速度。

关键词：机器视觉系统不规则图像多分辨率选择性视觉注意

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视觉注意视野下教育视听资源构建模式的审视

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电化教育研究 2012年第2期33卷 65-69,74页

作者：陈永毅厦门大学信息网络中心福建厦门361005

采用创新的视觉注意摄像检测方法,在指定的五个能说明问题的观察点上,对学生听课时的视觉注意分别进行检测。列出观察点上学生视觉注意的落点,得出了反应各个观察点上学生视觉注意百分比的数据。引用实验心理学的成果论证了教师发出视... 详细信息

采用创新的视觉注意摄像检测方法,在指定的五个能说明问题的观察点上,对学生听课时的视觉注意分别进行检测。列出观察点上学生视觉注意的落点,得出了反应各个观察点上学生视觉注意百分比的数据。引用实验心理学的成果论证了教师发出视觉引导信息对学生选择性视觉注意的影响。审视现有视听资源构建模式,认为它们忽略了学生选择性视觉注意的存在,忽略了教师习以为常的发出视觉引导信息的方法,这些缺憾是利用视听资源学习的学生学习成效不及随堂听课学生的原因之一。建议在发展新一代教育视听资源构建模式时,采用诸如引导信息叠加、人脸检测等计算机视觉新技术,以提高学生的学习成效。

关键词：选择性视觉注意视听资源构建模式视觉引导信息

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