圖像作為自然事物的客觀反映,是人類認(rèn)識世界的視覺基礎(chǔ)。近幾年來,隨著數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)等成像設(shè)備的廣泛普及,以及互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,圖像憑借其直觀的內(nèi)容、豐富的表現(xiàn)力和傳播的便捷性,成為當(dāng)今人類社會活動中最常用的信息載體。面對爆發(fā)式增長的圖像數(shù)據(jù),如何自動定位圖像中吸引人眼注意力的顯著對象區(qū)域,即顯著性檢測,已經(jīng)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界研究的熱點問題。但是,一張圖像蘊含的內(nèi)容畢竟有限,在單張圖像上的檢測性能往往受到限制。因此,研究者們開始利用原始圖像的相似圖像,借助相似圖像提供的額外信息,來提升原始圖像的處理效果。另外,在一些實際場景下,人們的處理目標(biāo)也不再局限于單張圖像,而是需要聯(lián)合多張圖像來分析其相互關(guān)系,同時處理一組包含近似對象的圖像集合,檢測出圖像集內(nèi)共同顯著的對象,即協(xié)同顯著性檢測。圖像的顯著性檢測和協(xié)同顯著性檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域不可或缺的基礎(chǔ)性研究課題,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于很多圖像處理任務(wù),如語義分割、圖像/視頻壓縮、對象識別及定位等,具有重要的理論意義和研究價值。本論文在探索單張圖像信息之外,利用多張圖像之間的關(guān)聯(lián)信息,提升顯著性檢測性能,適應(yīng)檢測共同顯著對象的多圖像場景。本論文的主要... 

【文章來源】：上海大學(xué)上海市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

協(xié)同顯著

上海大學(xué)博士學(xué)位論文12有成效的工作，積累了大量的研究成果。本章首先從圖像的顯著性檢測模型和協(xié)同顯著性檢測模型兩個方向簡要闡述一些具有代表性的工作，理清顯著性檢測和協(xié)同顯著性檢測的研究發(fā)展脈絡(luò)；然后展示了一些在這兩個領(lǐng)域中較流行的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；最后詳細(xì)介紹了幾種常見的對顯著性圖和協(xié)同顯著性圖進(jìn)行評價的客觀定量指標(biāo)。本章主要為本論文后續(xù)第三章、第四章和第五章提出的基于圖像間關(guān)聯(lián)的顯著性檢測模型和協(xié)同顯著性檢測模型進(jìn)行鋪墊。2.2顯著性檢測模型傳統(tǒng)的顯著性檢測模型主要依賴低層的手工提取特征和啟發(fā)式的顯著性先驗來模擬人類視覺系統(tǒng)，在一些基本場景下取得了不錯的檢測效果。得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，2015年以后，基于深度學(xué)習(xí)的顯著性檢測模型層出不窮，在各種場景下都有著比傳統(tǒng)方法更卓越的表現(xiàn)。本節(jié)將顯著性檢測模型按照特征提取方式分為基于手工提取特征的顯著性檢測模型和基于深度特征的顯著性檢測模型兩大類，并對其中的主要工作進(jìn)行簡要介紹。2.2.1基于手工提取特征的顯著性檢測模型圖2-1Itti等人[33]提出的中央-周圍對比模型

Yang等人[60]提出的基于圖模型流形排序的顯著性檢測模型


本文編號：3426042