2012年第12期
吉林省教育学院学报
No.12，2012
第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28（总288期）
Total No .296
收稿日期：2012—10—18
作者简介：陈梦泽（1984—），男，吉林长春人，长春师范学院数学学院，助教，硕士。研究方向：图像处理，视频图像水印，计算视觉等。
人类视觉注意力的发展与分析
陈梦泽
（长春师范学院数学学院，吉林长春130000）
摘要：人类视觉在面对复杂场景时，会迅速将注意力集中在显著性区域，从而发现其感兴趣的目标。由于注意力选择机制的存在，这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。
关键词：视觉注意；显著图；视觉特征中图分类号：TP391．41
文献标识码：A
文章编号：1671—1580（2012）12—0139—02
人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制，
在信息爆炸的社会，有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要，视觉注意力提供了这样的功能。人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息，更加关注感
兴趣的事物，
通过及时分析视频中主要的信息（颜色、亮度、轮廓、运动等），从而快速地提取关键目标对象。将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。它主要应用在下面几个主要领域：图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水
印、
目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等
。
一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素
图1观察图像
最基本的视觉信息包括：颜色、亮度、轮廓、位置
等。根据人类视觉处理信息的流程，
对于静止的图像，底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素：物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意，颜色越鲜艳则在图片中更突出。例如我们在看到图1时，我们会在第
一时间注意到鱼，两只鱼在视觉上是显著的，它们的
颜色和形状都和背景不一样，
在水中很明显。这种明确的视觉特性差异是由物理刺激形成的。同时高层信息对注意力也有较大影响：例如人们会更注意
尺寸大的或者细长条的物体，
位于区域中央25%的区域比其余部分注意度高，例如图1中鱼的位置在图片的中央，就单一物体来说在画面中最大；前景比
背景包含更多的语义信息，
则具有更高的注意程度，例如在包含有人物的图像中，人物尤其是面部及面部器官更容易吸引注意。
对于静态图像的视觉注意力的研究有很多经典的模型。最早的Treisman 提出的特征整合理论，把视觉信息处理过程分为前注意阶段和集中注意阶段，在前注意阶段提出各种视觉特征，并在注意阶段
以串行方式整合为视觉客体。在此基础上，
1990年，Wolfe 提出了指向性搜索理论，对一幅图像，通过滤波得到各个视觉特征的特征图，然后通过不同
的加权方式将其综合成一张特征图，
图像中幅度大的地方就是感兴趣的区域。1998年，
Itti 等在Koch 的理论框架基础上提出了显著性的视觉注意模型，它的目标选择是基于自底向上数据驱动的，通过特征提取、显著图生成和注意焦点的转移三个过程来选取目标对象。
二、动态图像影响视觉注意程度的主要因素在视频中除了有静态图像影响视觉注意程度的因素外，最引人注意的是运动特征，高速行驶的汽车总要比静止的路标更吸引人的注意。随着时间的推
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