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• 91•1.概述显著性检测是计算机视觉领域的一个受关注领域。
其主要工作是通过建立视觉注意模型来模拟人的视觉系统。
在过去几十年中，视觉显著性和相关的认知神经学得到了广泛的研究。
人的视觉注意机制可以抑制不重要的信息，将有限的认知资源集中在场景中的重要刺激上。
在计算机视觉领域，显著性的研究是提出一种模拟人视觉注意机制的模型。
2.显著性检测算法的进展早期的视觉显著性算法从输入图像中提取如颜色、亮度、方向、运动等多方面的基本特征，通过数学计算形成各个特征的关注图，然后对数据进行归一化操作并融合特性信息得到视觉显著图。
现有的显著性检测的方法更加充分利用了各种图像信息：有利用背景先验的分层信息融合的、结合前后背景信息的、中心矩阵的、考虑多角度信息、融合多模型的、基于稀疏矩阵、基于背景检测的各种显著性检测算法。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，在图像显著性检测领域引进了基于深度学习技术的卷积型神经网络CNN。
与基于对比度线索的传统方法不同，基于CNN的方法不在依赖人工方法设定特征，而是通过CNN自动计算特征值，减少了对中心偏置知识的依赖性，因此很多研究者采用了这种方法。
基于CNN的模型通常包括数十万个可训练的参数。
神经元具备可变接受字段大小特性，并拥有提供全局信息的能力。
3.视觉显著性检测算法的应用3.1 在目标跟踪领域的应用可以将视觉将显著性算法应用到移动目标跟踪。
结合视觉注意机制建立运动目标跟踪框架，使用时空显著算法，在测试视频序列上生成视觉图，在视觉图中找到对应重要区域，最终建立跟踪模型模型，实现移动目标跟踪。
对于复杂环境下的运动目标跟踪问题，可以将粒子滤波跟踪算法和视觉显著性特征算法相结合，利用显著性检测算法对待检测图片进行处理，对目标状态进行预测时采用二阶自回归模型，然后强化中心区域，同时弱化四周区域，生成最终显著图。
然后在视觉显著图中提取像素值较大的作为目标区域，同时自适应融合颜色特征，最终可以实现运动目标的跟踪。
基于深度神经网络的视觉显著性检测算法研究近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，视觉显著性检测算法在多个领域得到了广泛运用。
视觉显著性检测可以识别图像或视频中最显著的区域，从而使图像或视频的理解更加容易。
这项技术在广告、图像检索、自动驾驶、医疗等领域，都有着重要的应用。
在视觉显著性检测算法中，基于深度神经网络的方法日益受到人们的关注。
这种方法可以有效地提高检测准确度，同时也可以减少复杂性和处理时间，使得该技术更加实用和具有可操作性。
一般来说，基于深度神经网络的视觉显著性检测算法主要包括四个步骤：特征提取、特征融合、分类器和显著性图生成。
首先，通过卷积神经网络从原始图像中提取有用的特征。
然后，特征融合将不同卷积层的特征进行组合，以便提高特征的表示能力和适应性。
接着，使用训练好的分类器判断图像中每个像素是否显著。
最后，根据分类的结果，生成与原始图像尺寸相同的显著性图。
在这个过程中，深度神经网络的一个关键优点是，它可以通过反向传播算法直接从数据中学习特征，而不需要手动设计和选择特征。
这使得深度神经网络可以更加准确地检测图像中的显著性区域，同时也可以避免在特征设计过程中产生的错误。
目前，基于深度神经网络的视觉显著性检测算法已经在许多应用场景中得到了广泛的应用。
例如，在广告行业中，该技术可以帮助广告商确定哪些区域更具吸引力，进而提高广告的点击率。
在自动驾驶领域，视觉显著性检测技术可以帮助车辆更好地感知周围环境，从而提高行驶的安全性和稳定性。
同时，在医疗领域，该技术可以协助医生自动诊断病情，帮助减少医疗工作的难度和繁重程度。
基于深度神经网络的视觉显著性检测算法的未来发展方向也非常值得关注。
其中之一的发展方向是集成多种深度神经网络结构，以便更好地发挥各自的优势。
另外，还可以探索如何将深度神经网络模型应用到视频显著性检测中，进一步扩展视觉显著性检测技术的适用范围和准确度。
总之，基于深度神经网络的视觉显著性检测算法是一种快速发展的技术，具有广泛的应用前景。
基于深度学习技术的视觉显著性检测研究摘要视觉显著性检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在许多应用中具有广泛的应用前景。
本文基于深度学习技术，对视觉显著性检测进行了研究。
首先，介绍了视觉显著性检测的背景及其在实际应用中的意义。
然后，分析了目前主流的视觉显著性检测算法，并详细介绍了基于深度学习技术的视觉显著性检测算法。
最后，通过实验验证了所提出算法的有效性。
关键词：深度学习，视觉显著性检测，卷积神经网络，特征提取，实验验证AbstractVisual saliency detection is an important research direction in the field of computer vision and has broad application prospects in many applications. In this paper, we study visual saliency detection based on deep learning technology. First, the background of visual saliency detection and its significance in practical applications are introduced. Then, the current mainstream visual saliency detection algorithms are analyzed, and the visual saliency detection algorithms based on deep learning technology are introduced in detail. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is verified through experiments.Keywords: deep learning, visual saliency detection, convolutional neural network, feature extraction, experimental verification引言视觉显著性检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以识别图像中最引人注目的区域，为图像处理、图像检索、目标跟踪等应用提供有力的支持。
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。
视觉显著性检测研究取得新突破
佚名
【期刊名称】《科技与生活》
【年(卷),期】2011(000)015
【摘要】近年来，研究者们提出了大量的基于内容的图像和视频缩放技术，这些技术的目标是通过改变图像或视频的宽高比率和分辨率，使得图像或视频适应于在目标设备上显示，并且尽量多的保存图像和视频中的重要内容而不引入人眼可见的瑕疵。
这些基于内容的图像和视频缩放技术中，如何快速检测出高质量的视觉显著性区域，仍然是一个亟待解决的具有挑战性的问题。
研究者根据人眼观察场景的特点，提出了一种随机的可并行执行于图形处理单元的视觉显著性区域检测技术，为实现实时检测图像的显著性图提供了有效的解决方案。
【总页数】1页(P53-53)
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
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显著性检测算法在图像处理中的应用研究一、引言显著性检测是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要课题，其主要目的在于从图像中提取出重要信息，以便对图像进行进一步处理，如目标检测、图像分割、图像编辑等。
因此，显著性检测成为了研究的热点，有一定的理论和实际应用价值。
本文就显著性检测算法在图像处理中的应用进行深入研究，以期能够探究它在图像处理中的有效性及实际应用场景。
二、显著性检测算法的概述显著性检测算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出与众不同的、具有显著性的信息的一种技术。
这些信息一般指的是与场景中的其他元素相比，更醒目或更重要的元素，如高亮度区域、边缘、纹理等。
比较常用的显著性检测算法包括：1. 基于图像亮度的显著性检测算法这种算法通过对图像的亮度值进行分析，找到图像亮度变化较大的区域。
这些区域通常包括明暗交界处、颜色对比较大的区域等。
通过对这些区域进行后续处理，如边缘检测、区域生长等，可以得到图像的显著性区域。
2. 基于频域的显著性检测算法这种算法通常通过计算一些与图像频率和方向相关的特征来提取图像的显著信息。
例如，如果一个图像中存在高频率、同向的纹理，那么这个纹理就有可能是一个显著的区域。
这种方法能够快速计算，在大规模图像处理中具有优势。
3. 基于区域的显著性检测算法这种算法是一种比较常用的检测方法，它通过对图像进行分割，将图像分成多个区域，然后对这些区域进行特征分析，找到显著区域。
这种方法能够处理复杂的场景，并且对光照和噪声具有较好的鲁棒性。
三、显著性检测算法在图像处理中的应用显著性检测算法可以广泛应用于图像处理领域，如目标检测、图像分割、图像编辑等。
下面我们将具体介绍这些应用。
1. 目标检测在目标检测任务中，显著性检测算法可以用于提取图像中与场景中其他物体不同的、重要的区域，从而快速定位目标。
例如，对于一个城市街景图像，显著性检测算法可以将人、汽车、建筑等物体与路面、树木等背景区分开来，从而实现自动目标检测。
基于深度视感知学习的显著性目标检测算法基于深度视感知学习的显著性目标检测算法摘要：显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要研究课题。
传统的显著性目标检测算法主要依赖于手工设计的特征和启发式规则，其效果受限。
近年来，深度学习的快速发展为显著性目标检测带来了新的机遇。
本文将基于深度视感知学习的显著性目标检测算法进行详细的介绍和分析。
1. 引言显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其旨在从复杂的图像背景中准确地提取出显著目标。
在许多计算机视觉任务中，如图像分割、目标识别和图像处理等，显著性目标检测都扮演着关键的角色。
2. 传统的显著性目标检测算法传统的显著性目标检测算法主要包括基于颜色特征、纹理特征、边缘特征等手工设计的特征。
这些特征无法充分表达图像的语义信息，因此其显著性目标检测的性能有限。
3. 深度视感知学习深度视感知学习是一种基于深度学习的新兴技术，它通过训练深度神经网络来获取图像的高维特征表达。
与传统的手工设计特征相比，深度视感知学习能够更好地捕捉图像的多维度信息和上下文关系，从而提高显著性目标检测的精度和鲁棒性。
4. 基于深度视感知学习的显著性目标检测算法基于深度视感知学习的显著性目标检测算法主要分为两个步骤：特征提取和目标检测。
在特征提取阶段，我们可以使用已经训练好的深度神经网络来提取图像的特征表示。
然后，通过将特征表示与显著性目标预测进行融合，可以得到显著性目标的最终检测结果。
5. 实验结果和分析本文使用了公开数据集进行了实验，并与传统的显著性目标检测算法进行了比较。
实验结果表明，基于深度视感知学习的显著性目标检测算法在准确性和鲁棒性方面都具有显著优势。
同时，我们还进行了算法的参数调优，以进一步提升算法的性能。
6. 结论本文基于深度视感知学习的显著性目标检测算法在实验中取得了较好的效果。
通过利用深度学习技术，我们能够更好地捕捉图像的语义信息和上下文关系，从而提高显著性目标检测的准确性和鲁棒性。
计算机视觉中的显著性检测技术计算机视觉是当今普遍运用的一项科技，当我们看到1000张海景图片的时候相当于一天等于6000个工作小时的工作量，而人眼的处理速度只有7张图片每秒，因此计算机视觉就显得越来越重要。
显著性检测(saliency detection)是计算机视觉的一项重要的任务，它可以检测出图像中的显著区域，即吸引人眼注意力的区域。
一个成功的显著性检测技术可以被应用在广告、美学领域、图像检索以及其他与人工智能相关的领域。
基于显著性检测技术，我们可以将对象从背景中分辨出来，并且提高目标识别和跟踪的性能。
因此，显著性检测技术被广泛应用在计算机视觉的各个领域，比如自然图像处理、视频监控、视频通信、医学影像处理、机器人导航、自动驾驶等。
目前，常用的显著性检测技术主要包括基于频域的、基于局部对比度的、基于细节保持的和基于聚类分析的等方法。
在这里，我们将介绍一些最新的计算机视觉中的显著性检测技术。
1. 深度学习方法近年来，深度学习在图像/视频处理领域中占据了重要位置。
它可以自动从大量数据中学习特征，一些基于深度学习的方法已经成功应用于图像处理、物体识别、人脸识别、语音识别等领域。
在显著性检测领域，深度学习方法也被用于构建各种显著性检测模型，其中最具代表性的是利用卷积神经网络(CNN)进行显著性检测。
CNN是计算机视觉领域中最重要的深度学习算法之一，它可以自动地从图像数据中学习到复杂特征，并且取得了显著性检测的SOTA效果。
在显著性映射(grey scale saliency maps)的研究中，CNN在卷积、池化和类别识别的操作方面取得了很大发展。
在这个方法中，采集来自于深度层多层不同尺度神经元的图像。
2. 非局部特征选择方法类内相似性和类间差异性是显著性检测领域中的两个关键点。
相比较于之前的方法，核心是同时对图像的空间和频域进行处理。
此类方法通常包含一个基于非局部的搜寻草图(Non-local Search Map) 和多设计矩阵的损失函数(Loss Function)，最新的方法用于图像处理时常常采用聚类分析技术。
一种多图像前景对应性的融合显著性检测算法研究
刘磊
【期刊名称】《曲靖师范学院学报》
【年(卷),期】2022(41)3
【摘要】为过滤图像中的冗余信息,使显著性检测结果更加稳定,提出了一种面向多幅图像的基于前景对应性的融合显著性检测算法.首先对图像显著性区域进行粗略定位,然后采用边界连续性从凸包中选择准确的前景区域;其次在提取出前景显著图之后,对背景进行显著性检测;最后将对应前景区域与基于背景的显著图进行融合生成最后的显著图.结果显示,融合显著图的MAE值最低能够达到0.069,既优于其他算法,也优于单一检测的显著图的MAE值.说明结合背景的前景对应性显著性检测算法在多图像检测时具有良好的检测能力,在计算机视觉领域具有重要的研究意义和应用前景.
【总页数】7页(P75-81)
【作者】刘磊
【作者单位】四川商务职业学院科研处
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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