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摘要：隨著信息社會的發(fā)展，大范圍的圖像處理技術(shù)和數(shù)字化設(shè)備的出現(xiàn)和廣泛使用，以及圖像信息領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速普及，圖像數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)的增長趨勢。于是出現(xiàn)了大批量的圖像處理以及關(guān)于圖像處理的各類算法和方法。但是，對于圖像顯著性檢測技術(shù)方面在國內(nèi)領(lǐng)域尚未出現(xiàn)有代表性的、集中體現(xiàn)核心思想的算法和方法。其常規(guī)的處理手段借用了圖像分割、圖像基礎(chǔ)處理的辦法。于是，如何迅速、準確地把一副圖像中的顯著性特征檢測出來成為了近幾年來研究人員研究的熱點之一。因此，如何運用靈活的手段對圖像進行顯著性檢測，并且建立便捷的算法便成為了發(fā)展中的迫切需求。通過前期的調(diào)研以及和此領(lǐng)域有所研究的老師指導(dǎo)下，根據(jù)我所掌握的算法和方法通過使用Matlab軟件編譯算法進行計算，然后判斷檢測過程中的灰度值(其他數(shù)據(jù)，如圖像的顏色、灰度以及顯著點間的距離等也將作為算法的參量）是否滿足定義的閾值范圍。這種方法的實現(xiàn)將會給顯著性檢測技術(shù)的研究提供新的思維模式和效果的展示。 要想合理實現(xiàn)這種方法，不但要深入研究相關(guān)領(lǐng)域的新方法、新思維，還要具備創(chuàng)新的思想，不要拘泥于已經(jīng)應(yīng)用的算法和方法。通過合理的改進實現(xiàn)對圖像的顯著性檢測。 關(guān)鍵詞：圖像顯著性檢測 顯著性檢測技術(shù) Matlab算法檢測 濾波檢測
目錄 摘要 Abstract 引 言-1 1圖像顯著性檢測研究背景及意義-2 2圖像顯著性檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀-3 2.1序貫顯著性特征檢測算法-3 2.1.1 算法原理-4 2.1.2 顯著性特征度量-4 2.1.3 序貫顯著性檢測算法-5 2.1.4 感興趣區(qū)域檢測-5 2.1.5 感興趣目標檢測-6 2.1.6 結(jié)果及評價-6 2.2顏色信息相位譜的顯著性檢測-7 2.3基于DSP的顯著性檢測算法-10 2.3.1 DSP處理流程-10 2.3.2 DSP顯著性檢測主要技術(shù)問題及解決方法-10 2.4基于支持向量機的顯著性建筑物檢測-12 2.4.1 檢測方法原理-12 2.4.2 采用自底向上的注意力機制提取感興趣的區(qū)域-13 2.4.3 建筑物結(jié)構(gòu)特征描述-16 2.4.4 檢測結(jié)論-17 2.5基于Lubo濾波顯著性檢測算法-17 2.5.1 圖像的選擇-17 2.5.2 圖像的處理-18 2.6各類方法的比較-20 3基于統(tǒng)計顯著性檢測算法-22 3.1 算法的實現(xiàn)原理-23 3.2 自定義閾值范圍的確定和算法檢測的流程圖-23 3.3 算法的實現(xiàn)和圖像的對比-25 4程序?qū)崿F(xiàn)代碼-32 4.1 基于Lubo顯著性檢測算法的算法代碼-32 4.2 基于Matlab統(tǒng)計顯著性檢測算法的算法代碼-32 結(jié) 論-35 致 謝-36 參考文獻-37 |
