1、隨著數(shù)碼相機(jī)和智能手機(jī)等具有拍攝功能的設(shè)備的普及,數(shù)字圖像和視頻已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡男畔⒈憩F(xiàn)和傳遞溝通的載體。數(shù)字圖像和視頻呈現(xiàn)出豐富的內(nèi)容;但對于計(jì)算機(jī)而言,它們只是由像素點(diǎn)組成,本身不顯式含有物體結(jié)構(gòu)和場景空間分布等信息。計(jì)算機(jī)很難像人一樣從語義層面理解圖像和視頻的內(nèi)容。視覺顯著性基于視覺注意機(jī)制檢測出圖像和視頻的顯著區(qū)域,以人類視覺系統(tǒng)感知和處理信息的方式分析圖像和視頻的內(nèi)容。根據(jù)視覺顯著性的檢測結(jié)果,計(jì)算機(jī)就能夠區(qū)別對

2、待不同顯著程度的區(qū)域,自適應(yīng)編輯和處理圖像和視頻。由于人類尚未完全理解視覺系統(tǒng)的生理構(gòu)造,如何利用已知的視覺原理檢測出視覺顯著區(qū)域,已成為計(jì)算機(jī)視覺和圖形學(xué)領(lǐng)域的重要研究課題。
　　在視覺顯著性檢測過程中,由于衡量視覺差異的方式不同,不同算法的顯著性檢測結(jié)果差異很大。如何根據(jù)視覺原理檢測出滿足實(shí)際應(yīng)用需求的視覺顯著性值得深入研究。本文主要研究基于區(qū)域?qū)Ρ榷鹊囊曈X顯著性檢測算法。該算法利用自底向上的視覺注意,根據(jù)圖像和視頻自身的內(nèi)容

3、檢測出輪廓和形狀更清晰的顯著性圖,更符合實(shí)際應(yīng)用的需求。
　　本文首先總結(jié)了圖像和視頻顯著性檢測算法中主要的視覺注意原則和常見的視覺特征,包括顏色、亮度、紋理、邊緣、運(yùn)動(dòng)、頻率等;然后從實(shí)際應(yīng)用需求的角度分析了基于區(qū)域?qū)Ρ榷鹊囊曈X顯著性檢測算法的合理性和可行性。與圖像相比,視頻呈現(xiàn)的內(nèi)容更加復(fù)雜,顯著性分析也更困難;但是視頻也提供了更多的顯著性檢測線索。在圖像顯著性分析的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于區(qū)域?qū)Ρ榷鹊囊曨l顯著性區(qū)域檢測算法

4、。該算法根據(jù)視頻幀間關(guān)聯(lián)性檢測出類物體區(qū)域,并利用顏色、紋理和運(yùn)動(dòng)的綜合特征和多尺度的區(qū)域?qū)Ρ榷壬奢喞托螤罡鼮榍逦娘@著性圖。該算法綜合考慮了空間和時(shí)間上的顯著性影響因素,生成更符合實(shí)際應(yīng)用需求的檢測結(jié)果;并在公開的測試數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了算法的可行性。
　　本文在視覺顯著性檢測的基礎(chǔ)上,總結(jié)并拓展了視覺顯著性的應(yīng)用。根據(jù)顯著性圖的用途,寬泛地將視覺顯著性應(yīng)用劃分為顯著性引導(dǎo)的應(yīng)用和顯著性保持的應(yīng)用。顯著性引導(dǎo)的應(yīng)用包括物體自動(dòng)分割