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A saliency model based on wavelet transform and visual attention

Science China(Information Sciences) 2010年第4期53卷 738-751页

作者： LI ZhiQiang, FANG Tao* & HUO Hong Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China 1. Institute of Image Processing and Pattern Recognition Shanghai Jiaotong University Shanghai 200240 China

This paper presents a novel wavelet transform saliency model to detect salient objects. In this model, a saliency map is generated by combining orientation feature maps obtained from wavelet transform of different scale images derived from the same image. Then, the order map of a saliency map is obtained by using Fourier descriptor, which could be used as a guidance to process the most important objects. Experiments indicate that this saliency model is robust to noise and superior to other saliency models in the literature.

关键词： bottom-up attentional mechanism center-surround inhibition phenomenon Fourier descriptor top-down attentional mechanism visual attention wavelet transform

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