人类视觉注意力机制目标检测算法研究
近年来，随着多媒体技术和因特网技术的飞速发展，数字图像资源急速膨胀，为了能够有效的管理和检索这些资源，图像检索技术应运而生，并成为图像领域的研究热点之一。现有图像检索技术存在的一个突出问题是图像低层特征与高层语义之间存在巨大的语义鸿沟。感兴趣区检测技术是弥补语义鸿沟的主流技术之一。视觉注意模型是依据人眼视觉系统理论得到图像中最容易引起人们注意区域的方法，其显著性的大小一般用图像来表示，因此，研究视觉注意模型对图像的感兴趣区检测具有重要意义。HM000060
本文介绍了图像检索技术的发展现状以及面临的问题；在总结视觉注意模型的研究进展和主要实现方法的基础上，根据人眼视觉系统理论，给出了基于视觉注意模型的感兴趣区检测方案。主要研究内容包括：（1）一种改进的进化规划的区域检测方法。对进化规划方法进行了改进，增加了阈值处理、区域增长等，以得到符合实际目标的候选区域；（2）通过相似性距离调整颜色、亮度、方向等特征的权重得到视觉任务的显著特征，经过面积增强因子修正Bottom-Up视觉注意模型检测的感兴趣区；（3）改进的突出显示模型，视觉显著度通过运用小波进行多尺度变换，用进化规划方法计算全局显著度，用Centre-surrounded计算局部显著度融合得到；根据视觉影响因子对视觉显著度进行修正，并且由显著点与候选区域合并得到感兴趣区，最终实现了一种用Bottom-Up视觉注意模型检测感兴趣区的方法。查看完整请+Q:351916072获取
【关键词】图像检索；视觉注意模型；感兴趣区；Itti模型
2.3.1人类视觉感知和认知过程
本节主要从认知心理学角度出发，对人类视觉的感知过程展开讨论。
感受器、效应器、记忆和处理器组成来人类信息处理系统。感受器接收外界信息，效应器作出反应，记忆在储和提取以符号和符号结构形式存在的外界信息的内部表征，处理器完成标志外界信息的符号和符兮结构的创述、复制、改变和销毁等操作。在综合了认知心理学中的众多理论后形成的人类视觉感知体系。下面将分别从视知觉、记忆结构和信息选择这三个方面对其班行简要描述。
图2.3 视觉注意机制实例
对于图2.3中的几何图形，我们可以非常明显的感受到视觉注意机制的存在。空心圆环、黑色实心圆点、不同方向的的线段都会迅速引起我们的注意。这些都是视觉注意机制在发挥作用。各种视觉特征在前注意阶段被以并行方式提取出来，并在注意阶段以串行方式整合为视觉客体。在前注意阶段提取出来的视觉特征也称为早期视觉特征。
在注意焦点的选择和转移上，Kouch(1985)进行了深入的研究，他提出注意焦点(FOA)的变化具有以下特点：
①.缩放性(Zoom lens) ：FOA的空间范围可以扩大或者缩小。
②.邻近优先(Proximity) ：FOA转移时倾向于选择与当前注视内容接近的位置。
③.焦点转移(Refocus) ： FOA能够由一个位置向另一个位置转移。
④.返回抑制(Inhibition of Return) : FOA转移时抑制返问最近被选择过的注视内容。
选择性视觉注意是一种复杂的心理活动，它涉及环境、感觉、知觉、知识和记忆等多种因素。将其分解为不同的类别，进而分别加以研究是非常必要的。而从各种角度入手又会得到不同的分类结果。
2.3.2视觉注意力生理学模型
在心理物理学领域存在着各种视觉注意模型，它们的目的就是模仿行为数据，以便能更好的解释和理解人类视觉感知行为。这些模型都是在计算上可实施的，这些生理学模型和计算模想在一些概念上会有重叠，比如特征图、品著图的理念，因此掌握视觉注意力生理学模型对于提高对视觉注意计算模型的理解有很大帮助。现在我们来具体介绍一下颇有影响力的视觉注意力心理学模型，它们分别是Treisman的特征综合理论和 Wolfe 的 Guided search 模型。
摘要 I
Abstract II
第1章 绪 论 1
1.1研究的课题和目的意义 1
1.2国内外研究现状 2
1.3论文的主要工作及本文的内容安排 4
第2章 生物视觉注意力选择机制和模型概述 6
2.1引言 6
2.2人类视觉系统生理学结构 6
2.3视觉的生理模型 8
2.3.1人类视觉感知和认知过程 8
2.3.2视觉注意力生理学模型 9
2.4本章小结 10
第3章 基于视觉注意模型的感兴趣区检测 11
3.1引言 11
3.2典型的视觉注意模型 11
3.2.1 Itti模型 11
3.2.2 Stentiford模型 13
3.2.3 HOME模型 14
3.3基于中央周边对比度的显著性检测 14
3.4基于视觉注意模型的感兴趣检测方案 21
3.4.1 研究思路 21
3.4.2 总体架构与实现方案 22
3.5本章小结 22
第4章 一种改进的基于进化规划的区域检测方法 23
4.1 引言 23
4.2 进化规划的基本原理 23
4.3改进的基于进化规划方法的区域检测方法 24
4.3.1改进算法实现框架 24
4.3.2全局显著图的计算 24
4.3.3基于阈值方法的预选候选区域的提取 26
4.4 实验结果分析 27
4.5 本章小结 28
第5章 一种基于改进突出显示模型的感兴趣区检测方法 29
5.1 引言 29
5.2 改进的突出显示模型结构 29
5.3 视觉显著性的度量 30
5.3.1基于小波变换的局部显著性度量 31
5.3.2基于改进的进化规划的全局显著性度量 33
5.3.3归一化融合 33
5.4 注意焦点的选择和转移 33
5.4.1注意焦点的选择 34
5.4.2注意焦点转移的影响因子 36
5.5视觉期望的计算方法 38
5.6兴趣度量 39
5.7 本章小结 39
第六章 总结与展望 41
参考文献 42
致谢 44
附录 45
本文介绍了图像检索技术的发展现状以及面临的问题；在总结视觉注意模型的研究进展和主要实现方法的基础上，根据人眼视觉系统理论，给出了基于视觉注意模型的感兴趣区检测方案。主要研究内容包括：（1）一种改进的进化规划的区域检测方法。对进化规划方法进行了改进，增加了阈值处理、区域增长等，以得到符合实际目标的候选区域；（2）通过相似性距离调整颜色、亮度、方向等特征的权重得到视觉任务的显著特征，经过面积增强因子修正Bottom-Up视觉注意模型检测的感兴趣区；（3）改进的突出显示模型，视觉显著度通过运用小波进行多尺度变换，用进化规划方法计算全局显著度，用Centre-surrounded计算局部显著度融合得到；根据视觉影响因子对视觉显著度进行修正，并且由显著点与候选区域合并得到感兴趣区，最终实现了一种用Bottom-Up视觉注意模型检测感兴趣区的方法。查看完整请+Q:351916072获取
【关键词】图像检索；视觉注意模型；感兴趣区；Itti模型
2.3.1人类视觉感知和认知过程
本节主要从认知心理学角度出发，对人类视觉的感知过程展开讨论。
感受器、效应器、记忆和处理器组成来人类信息处理系统。感受器接收外界信息，效应器作出反应，记忆在储和提取以符号和符号结构形式存在的外界信息的内部表征，处理器完成标志外界信息的符号和符兮结构的创述、复制、改变和销毁等操作。在综合了认知心理学中的众多理论后形成的人类视觉感知体系。下面将分别从视知觉、记忆结构和信息选择这三个方面对其班行简要描述。
图2.3 视觉注意机制实例
对于图2.3中的几何图形，我们可以非常明显的感受到视觉注意机制的存在。空心圆环、黑色实心圆点、不同方向的的线段都会迅速引起我们的注意。这些都是视觉注意机制在发挥作用。各种视觉特征在前注意阶段被以并行方式提取出来，并在注意阶段以串行方式整合为视觉客体。在前注意阶段提取出来的视觉特征也称为早期视觉特征。
在注意焦点的选择和转移上，Kouch(1985)进行了深入的研究，他提出注意焦点(FOA)的变化具有以下特点：
①.缩放性(Zoom lens) ：FOA的空间范围可以扩大或者缩小。
②.邻近优先(Proximity) ：FOA转移时倾向于选择与当前注视内容接近的位置。
③.焦点转移(Refocus) ： FOA能够由一个位置向另一个位置转移。
④.返回抑制(Inhibition of Return) : FOA转移时抑制返问最近被选择过的注视内容。
选择性视觉注意是一种复杂的心理活动，它涉及环境、感觉、知觉、知识和记忆等多种因素。将其分解为不同的类别，进而分别加以研究是非常必要的。而从各种角度入手又会得到不同的分类结果。
2.3.2视觉注意力生理学模型
在心理物理学领域存在着各种视觉注意模型，它们的目的就是模仿行为数据，以便能更好的解释和理解人类视觉感知行为。这些模型都是在计算上可实施的，这些生理学模型和计算模想在一些概念上会有重叠，比如特征图、品著图的理念，因此掌握视觉注意力生理学模型对于提高对视觉注意计算模型的理解有很大帮助。现在我们来具体介绍一下颇有影响力的视觉注意力心理学模型，它们分别是Treisman的特征综合理论和 Wolfe 的 Guided search 模型。
摘要 I
Abstract II
第1章 绪 论 1
1.1研究的课题和目的意义 1
1.2国内外研究现状 2
1.3论文的主要工作及本文的内容安排 4
第2章 生物视觉注意力选择机制和模型概述 6
2.1引言 6
2.2人类视觉系统生理学结构 6
2.3视觉的生理模型 8
2.3.1人类视觉感知和认知过程 8
2.3.2视觉注意力生理学模型 9
2.4本章小结 10
第3章 基于视觉注意模型的感兴趣区检测 11
3.1引言 11
3.2典型的视觉注意模型 11
3.2.1 Itti模型 11
3.2.2 Stentiford模型 13
3.2.3 HOME模型 14
3.3基于中央周边对比度的显著性检测 14
3.4基于视觉注意模型的感兴趣检测方案 21
3.4.1 研究思路 21
3.4.2 总体架构与实现方案 22
3.5本章小结 22
第4章 一种改进的基于进化规划的区域检测方法 23
4.1 引言 23
4.2 进化规划的基本原理 23
4.3改进的基于进化规划方法的区域检测方法 24
4.3.1改进算法实现框架 24
4.3.2全局显著图的计算 24
4.3.3基于阈值方法的预选候选区域的提取 26
4.4 实验结果分析 27
4.5 本章小结 28
第5章 一种基于改进突出显示模型的感兴趣区检测方法 29
5.1 引言 29
5.2 改进的突出显示模型结构 29
5.3 视觉显著性的度量 30
5.3.1基于小波变换的局部显著性度量 31
5.3.2基于改进的进化规划的全局显著性度量 33
5.3.3归一化融合 33
5.4 注意焦点的选择和转移 33
5.4.1注意焦点的选择 34
5.4.2注意焦点转移的影响因子 36
5.5视觉期望的计算方法 38
5.6兴趣度量 39
5.7 本章小结 39
第六章 总结与展望 41
参考文献 42
致谢 44
附录 45
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