基于视觉显著性的色觉检查图标准图案提取算法

发布时间：2021-10-27 03:01

　　人类视觉系统经过长期进化,形成了选择性视觉注意机制,该机制能够快速的从海量的视觉信息中提取出感兴趣的区域。显著性检测算法通过模拟视觉注意机制,对视觉场景或图像中的感兴趣区域进行预测和提取。色觉检查图依据人眼色觉感知原理绘制而成,能够很好地模拟人眼在自然环境中受到的刺激,且背景复杂,干扰因素较多。已知的算法大都存在生物依据不足、检测精度不高等问题,在对色觉检查图中的标准图案进行提取时尤为明显。对此本文从不同角度出发,提出了两种新颖的显著性检测算法。本文对除法归一化特征计算方式进行改进,通过模拟人类视觉通路中的颜色双重拮抗神经元,提出一种基于除法归一化的自适应通道权重色觉检查图检测方法,根据拮抗神经元受到的信号强弱进行自适应的权重计算,优化后输出最终检测结果。对视觉心理学和人眼视网膜上的锥状细胞及杆状细胞感色原理进行研究后,本文提出一种基于超像素分割并结合局部特征与全局特征的色觉检查图检测方法,该算法采用超像素分割进行预处理,以超像素块代替像素点计算单个通道内的局部特征与全局特征,并通过通道权重进行融合,得到最终的检测结果。我们收集了目前常用的色觉检查图并进行扫描,制作出色觉检查图数据集与... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

阶段学说的视觉模型

图２．３：?Ｃｆｆｉ色度图上色觉异常混同色分布图??２．５经典的显著性检测模型??

设置依赖较大，生成的结果分辨率低，对色觉检查图内容的检测结果如图所示。??丨画國國??图２．４：?ＩＴ算法对色觉检查图内容的检测结果??２．５．２?ＣＡ?算法??ＣＡ［４ｌ）］算法根据心理学理论的视觉基本准则提出，首先对颜色和对比度等图像??底层信息中的特征进行提取；再对出现频率高的特征进行抑制，并对出现频率低??的特征进行提取；只对一个或少数几个视觉中心进行处理；最后对场景中的高层??次物体进行处理。??１１??

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于多尺度区域对比的显著目标识别[J]. 成培瑞,王建立,王斌,李正炜,吴元昊.  中国光学. 2016(01)
[3]引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩[J]. 魏龙生,罗大鹏,王新梅.  计算机工程与应用. 2014(20)
[4]利用视觉显著性与图割的图像分割算法[J]. 刘毅,黄兵,孙怀江,夏德深.  计算机辅助设计与图形学学报. 2013(03)
[5]利用视觉显著性的图像分割方法[J]. 张巧荣,景丽,肖会敏,刘海波.  中国图象图形学报. 2011(05)
[6]通过调查探讨色盲、色弱与正常色觉的遗传关系[J]. 吴明祥.  生物学通报. 2010(12)
[7]三个态变量细胞神经网络理论及其在色盲辨色中的应用[J]. 蔡欢,闵乐泉.  中国体视学与图像分析. 2006(01)
[8]人类颜色视觉的计算理论[J]. 陶霖密,姚国正,汪云九.  心理学报. 1993(03)

博士论文
[1]基于人类视觉系统的图像信息感知和图像质量评价[D]. 吴金建.西安电子科技大学 2014

硕士论文
[1]基于显著性信息的图像块压缩感知编码方法研究[D]. 胡开云.中南民族大学 2013
[2]基于上下文和背景的视觉显著性检测[D]. 王飞.大连理工大学 2013



本文编号：3460736