视觉显著性算法概述

一种基于颜色和纹理的显著性目标检测算法丁祖萍;刘坤;王成【摘要】Visual saliency detection has very important applications in many aspects such as image segmentation, adap-tive compression and object recognition. This paper presents a saliency detection algorithm based on HSV color, texture and spatial position. By this method, the image is divided into small pieces in order to get the local information of the image, and color saliency map is computed in combination with theimages’color uniqueness and spatial distribution to compute color saliency map. At the same time, the paper uses Gabor filters at different scales and directions to get the tex-ture feature vector, and then calculates the difference of texture feature vectors to get the texture saliency map. Finally, the combination of the two gets a final saliency map. The experimental results show that this method can get satisfactory results in terms of detection and noise immunity, etc.%视觉显著性检测是很多计算机视觉任务的重要步骤，在图像分割、自适应压缩和识别物体方面都有很重要的应用。

基于视觉显著性的图像融合研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为了一个不可忽视的领域。

其中，图像融合技术在许多领域都得到了广泛的应用，如监控、遥感以及医学图像等领域。

其中，基于视觉显著性的图像融合是当前研究的热点之一。

一、视觉显著性的概念和特征视觉显著性是指场景中与众不同的、引人注目的部分。

在人的视觉系统中，视觉显著性是通过底层特征和高层特征进行计算的。

底层特征指的是色度、亮度等基本的图像特征。

高层特征则是指图像的纹理、形状等高级特征。

而视觉显著性的计算则是通过这些特征综合得出的。

二、基于视觉显著性的图像融合技术基于视觉显著性的图像融合技术通过计算图像各部分的视觉显著性，从而实现对不同输入图像的融合。

这种算法的核心是图像区域的加权，以保持图像的平滑过渡。

该技术的应用非常广泛，如监控、遥感以及医学图像等领域。

三、基于“视觉热力图”的图像融合技术在视觉显著性的基础上，又出现了基于“视觉热力图”的图像融合技术。

这种技术可以给出一个与输入图像大小相同的视觉显著性热力图，这个热力图可以精确地区分图像中的显著部分和不显著部分。

该技术因其高效和精度而备受关注。

四、基于机器学习的图像融合技术除了视觉显著性之外，机器学习技术也被应用于图像融合领域。

机器学习技术可以自主学习图像特征，根据特征将各个图像区域分为显著和不显著。

这种技术的优点是可以应用于各种场景和各种类型的图像，与传统技术相比，融合效果更加自然、准确。

五、基于深度学习的图像融合技术深度学习技术在图像融合领域也得到了广泛的应用。

深度学习技术可以学习输入图像的特征，并以不断迭代的方式自主学习图像融合的过程。

深度学习技术可以在不看先前的图像融合结果的情况下自主进行图像融合，从而大大提高了融合效果和自主性。

六、结语基于视觉显著性的图像融合技术是目前图像处理领域中的热点之一。

不同于传统的图像融合技术，视觉显著性技术可以有效的保留图像的细节和显著部分，从而使得融合效果更加自然、准确。

基于超像素的显著性目标检测算法改进超像素是指在图像中将相邻像素按照一定规则进行分组，形成具有一定空间连续性的像素块。

在图像处理领域，超像素通过减少像素数量并保留图像中的重要结构信息，可以有效提高诸如显著性目标检测等计算机视觉任务的性能。

本文将讨论基于超像素的显著性目标检测算法改进的方法和技术。

显著性目标检测是计算机视觉中一个重要的任务，该任务旨在自动地从图像中准确地检测出显著性目标。

目前广泛应用的基于超像素的显著性目标检测算法通常包含以下几个步骤：超像素分割、显著性计算和二值化分割。

在超像素分割步骤中，图像被划分为多个超像素，以减少计算量并保留图像的结构信息。

在显著性计算步骤中，每个超像素被赋予一个表示其显著性的值，该值可用于衡量超像素相对于其周围区域的显著性程度。

最后，在二值化分割步骤中，基于显著性值，将图像分割为显著和非显著两个区域。

然而，现有的基于超像素的显著性目标检测算法仍然存在一些问题。

首先，超像素分割的质量对显著性检测的准确性有着很大的影响。

不同的超像素分割算法可能导致不同的分割质量，进而影响到显著性计算的结果。

其次，现有算法在显著性计算方面存在一定的不足，往往无法准确地捕捉图像中显著性目标的特征。

此外，二值化分割阶段的阈值选择也是一个有待解决的问题，往往需要手动调整。

针对以上问题，我们提出了几种改进基于超像素的显著性目标检测算法的方法。

首先，我们可以采用更先进的超像素分割算法，以提高分割的准确性。

近年来，一些基于深度学习的超像素分割算法取得了较好的效果，可以尝试将它们应用于显著性目标检测。

其次，我们可以引入更多的特征来计算超像素的显著性值。

例如，可以利用卷积神经网络提取图像的语义特征，并将其应用于显著性计算。

这样可以提高显著性计算的准确性和鲁棒性。

最后，在二值化阶段，可以使用自适应的方法选择合适的阈值，减少人工干预。

此外，为了进一步提高基于超像素的显著性目标检测算法的性能，还可以考虑以下几个方面的改进。

视觉显著性检测方法及其在轨道交通中的工程应用研究视觉显著性检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要用于模拟人眼视觉系统，对图像或视频中的显著性目标进行检测和定位。

视觉显著性检测方法可以应用于多个领域，其中之一就是轨道交通工程。

本文将探讨视觉显著性检测方法及其在轨道交通中的工程应用研究。

首先，我们来了解一下视觉显著性检测方法。

视觉显著性检测主要分为两个步骤：低层特征提取和显著性分析。

低层特征提取是指从原始图像中提取一些与显著性目标相关的特征信息，例如颜色、纹理、对比度等。

显著性分析是指基于低层特征对图像中的显著性目标进行定位和评估。

常用的视觉显著性检测方法包括频域方法、时域方法、时频域方法和深度学习方法等。

1.交通行为分析：通过对交通图像进行视觉显著性检测，可以提取交通参与者的行为特征，例如车辆的行驶轨迹、行驶速度、车距等。

基于这些行为特征，可以对交通状况进行分析，从而指导交通控制和规划。

2.目标检测与跟踪：在轨道交通监控系统中，往往需要对车辆、行人等目标进行检测和跟踪。

视觉显著性检测可以帮助识别并跟踪显著目标，从而提高监控系统的准确性和效率。

3.交通事件检测与预警：视觉显著性检测可以帮助监测交通中的异常事件，例如车辆违规、事故发生等。

通过及时检测并预警这些异常事件，可以提高道路交通的安全性和效率。

4.基于显著性的图像增强：视觉显著性检测可以帮助提高轨道交通监控图像的质量和清晰度。

通过对图像中的显著目标进行增强处理，可以使监控图像更加鲜明和清晰，提高交通监控系统的可用性和可靠性。

综上所述，视觉显著性检测是轨道交通工程中的一项重要研究内容，可以应用于交通行为分析、目标检测与跟踪、交通事件检测与预警以及图像增强等方面。

未来，随着计算机视觉技术的进一步发展和研究，视觉显著性检测方法在轨道交通领域的应用前景将更加广阔。

显著性检测算法在图像处理中的应用在现代社会中，图像处理技术得到了广泛的应用。

随着人工智能技术的发展，如何准确地检测出一张图片中的重要信息，成为了图像处理领域研究的重点之一。

本文将介绍显著性检测算法在图像处理中的应用。

一、显著性检测算法的概念显著性检测算法是一种自动分析图像的方法，旨在识别并提取图片中的重要信息。

它通过计算图像中每个像素的显著性值，即像素在整张图片中的重要程度，来确定哪些区域是最显著、最引人注意的。

目前常见的显著性检测算法主要有两种，一种是基于全局信息的算法，即通过计算整张图片的特征来识别显著区域；另一种是基于局部信息的算法，即通过计算每个像素周围区域的特征来识别显著区域。

根据不同的应用场景，我们可以选择不同的算法。

二、显著性检测算法在目标检测中的应用显著性检测在目标检测中有着广泛的应用。

在计算机视觉领域中，目标检测是一个基本的任务。

其核心思想是从一张图片中找出某个指定的目标物体，进而提高计算机处理图片的准确性。

在目标检测时，显著性检测算法可以帮助我们准确地识别出目标所在的区域，并将其与其他区域进行区分。

比如，在一个由多个物体组成的图片中，我们通过显著性检测算法可以很容易地判断出哪个物体是被观察者需要寻找的目标物体，从而实现准确的目标检测。

三、显著性检测算法在图像分割中的应用图像分割是图像处理领域中的一项基础任务，其目的是把一幅图片分成若干部分，以达到提取图片结构和元素的目的。

在图像分割时，显著性检测算法可以帮助我们准确地区分出每个区域的显著性，从而实现更加精准的分割。

根据不同的应用场景，我们可以采用不同的显著性检测算法来实现图像分割。

比如，在医疗图像分割中，通过对病灶进行显著性检测，可以帮助医生更加准确地进行病情诊断和治疗。

在自然场景的图像分割中，显著性检测算法可以帮助我们更好地识别出景观中的各个构成元素，进而提高图像的整体质量和观赏效果。

四、显著性检测算法在图像增强中的应用图像增强是一种常见的图像处理任务，旨在使图像更加美观，或者提高图像中某些细节的可见性。

2021⁃01⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(1):208-214ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于多级全局信息传递模型的视觉显著性检测温静*，宋建伟（山西大学计算机与信息技术学院，太原030006）（∗通信作者电子邮箱wjing@ ）摘要：对神经网络中的卷积特征采用分层处理的思想能明显提升显著目标检测的性能。

然而，在集成分层特征时，如何获得丰富的全局信息以及有效融合较高层特征空间的全局信息和底层细节信息仍是一个没有解决的问题。

为此，提出了一种基于多级全局信息传递模型的显著性检测算法。

为了提取丰富的多尺度全局信息，在较高层级引入了多尺度全局特征聚合模块（MGFAM ），并且将多层级提取出的全局信息进行特征融合操作；此外，为了同时获得高层特征空间的全局信息和丰富的底层细节信息，将提取到的有判别力的高级全局语义信息以特征传递的方式和较低层次特征进行融合。

这些操作可以最大限度提取到高级全局语义信息，同时避免了这些信息在逐步传递到较低层时产生的损失。

在ECSSD 、PASCAL -S 、SOD 、HKU -IS 等4个数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法相较于较先进的NLDF 模型，其F -measure （F ）值分别提高了0.028、0.05、0.035和0.013，平均绝对误差（MAE ）分别降低了0.023、0.03、0.023和0.007。

同时，所提算法在准确率、召回率、F -measure 值及MAE 等指标上也优于几种经典的图像显著性检测方法。

关键词：显著性检测；全局信息；神经网络；信息传递；多尺度池化中图分类号：TP391.413文献标志码：AVisual saliency detection based on multi -level global information propagation modelWEN Jing *，SONG Jianwei（School of Computer and Information Technology ，Shanxi University ，Taiyuan Shanxi 030600，China ）Abstract:The idea of hierarchical processing of convolution features in neural networks has a significant effect onsaliency object detection.However ，when integrating hierarchical features ，it is still an open problem how to obtain rich global information ，as well as effectively integrate the global information and of the higher -level feature space and low -leveldetail information.Therefore ，a saliency detection algorithm based on a multi -level global information propagation model was proposed.In order to extract rich multi -scale global information ，a Multi -scale Global Feature Aggregation Module（MGFAM ）was introduced to the higher -level ，and feature fusion operation was performed to the global information extracted from multiple levels.In addition ，in order to obtain the global information of the high -level feature space and the rich low -level detail information at the same time ，the extracted discriminative high -level global semantic information was fused with the lower -level features by means of feature propagation.These operations were able to extract the high -level global semantic information to the greatest extent ，and avoid the loss of this information when it was gradually propagated to the lower -level.Experimental results on four datasets including ECSSD ，PASCAL -S ，SOD ，HKU -IS show that compared with the advanced NLDF （Non -Local Deep Features for salient object detection ）model ，the proposed algorithm has the F -measure （F ）valueincreased by 0.028、0.05、0.035and 0.013respectively ，the Mean Absolute Error （MAE ）decreased by 0.023、0.03、0.023and 0.007respectively ，and the proposed algorithm was superior to several classical image saliency detection methods in terms of precision ，recall ，F -measure and MAE.Key words:saliency detection;global information;neural network;information propagation;multi -scale pooling引言视觉显著性源于认知学中的视觉注意模型，旨在模拟人类视觉系统自动检测出图片中最与众不同和吸引人眼球的目标区域。