基于图结构的视觉场景表达及其应用研究
发布时间：2023-04-09 03:45
作为计算机视觉领域的一项基础性研究工作,视觉场景表达的主要目标是通过综合利用视觉心理学、场景空间布局和上下文内容,以及图像处理技术等挖掘场景中潜在的结构模式,刻画视觉数据之间的内部联系,最终形成对场景良好和简明的抽象表示。目前已广泛应用到智能交通、自动导航、环境监测、医疗诊断、遥感分析和智能购物等工业生产、军事安全和生活实际领域中,具有重要的科研和应用价值。研究表明:视觉数据的结构化描述对于场景的有效表达发挥着至关重要的作用。但是由于自然场景的多样性、复杂性和可变性,目前建立在图结构模型之上的视觉数据关系模式挖掘的研究成果在准确率、效率和鲁棒性等方面仍然面临较大挑战。因此,本文首先围绕图模型中路径优化和距离度量两个角度展开对场景数据之间关系描述的研究,然后着眼于结构保护图像滤波和视觉注意力建模这两个热点应用进行算法设计和实验验证。主要的研究工作如下:(1)图结构中基于路径优化的视觉数据关系表达方法研究。针对图结构表达中路径生成方法通常面临的视觉相似区域内描述不一致和噪声敏感问题,本文提出了一种基于格式塔分组准则的最平滑路径和平滑短路径优化方法。为实现场景内容的有效表达,文中首先引入人类...
【文章页数】：144 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
主要符号表
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外相关工作研究进展
1.2.1 面向特征分析的视觉场景表达
1.2.2 面向图结构分析的视觉场景表达
1.3 主要评价准则
1.3.1 可视化方法
1.3.2 定量评价方法
1.4 本文主要研究内容和章节安排
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 章节安排
2 基于格式塔分组准则和路径优化的场景表达方法
2.1 问题描述和分析
2.2 格式塔原理
2.2.1 格式塔心理学
2.2.2 格式塔分组准则
2.3 基于格式塔分组准则的路径优化方法
2.3.1 图模型建立
2.3.2 格式塔分组路径优化
2.3.3 路径距离度量
2.4 实验结果与分析
2.4.1 聚类和流形学习分析
2.4.2 显著度检测分析
2.5 本章小结
3 基于瓶颈检测和随机游走的场景表达方法
3.1 问题描述和分析
3.2 路径瓶颈和随机游走
3.2.1 路径瓶颈
3.2.2 随机游走
3.3 基于随机游走的路径瓶颈分析方法
3.3.1 无向图生成
3.3.2 路径瓶颈检测和距离度量
3.3.3 基于随机游走的瓶颈检测算法
3.4 实验结果与分析
3.4.1 数据集
3.4.2 可视化方法
3.4.3 距离比较与分析
3.5 本章小结
4 基于无向图模型分析的结构保护图像滤波
4.1 引言
4.1.1 结构保护图像滤波
4.1.2 问题描述
4.2 距离变换和场景表达分析
4.2.1 距离变换
4.2.2 性能比较和分析
4.3 结构保护滤波模型
4.3.1 模型定义
4.3.2 模型解释
4.3.3 复杂度分析
4.4 实验结果与分析
4.4.1 参数设置
4.4.2 算法比较与分析
4.4.3 应用分析
4.5 本章小结
5 基于无向图模型分析的视觉注意力建模
5.1 引言
5.1.1 视觉注意力选择机制和显著度检测
5.1.2 问题描述
5.2 拉普拉斯路径距离和场景表达分析
5.2.1 无向加权图
5.2.2 路径拉普拉斯分析和距离定义
5.2.3 降维和可视化
5.3 视觉注意力模型建立
5.3.1 格式塔结构连通度GC
5.3.2 外观对比度AC
5.3.3 PBS显著度模型
5.3.4 模型复杂度分析
5.4 实验结果与分析
5.4.1 数据集
5.4.2 评价方法
5.4.3 性能比较
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介
本文编号：3787006
【文章页数】：144 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
主要符号表
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外相关工作研究进展
1.2.1 面向特征分析的视觉场景表达
1.2.2 面向图结构分析的视觉场景表达
1.3 主要评价准则
1.3.1 可视化方法
1.3.2 定量评价方法
1.4 本文主要研究内容和章节安排
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 章节安排
2 基于格式塔分组准则和路径优化的场景表达方法
2.1 问题描述和分析
2.2 格式塔原理
2.2.1 格式塔心理学
2.2.2 格式塔分组准则
2.3 基于格式塔分组准则的路径优化方法
2.3.1 图模型建立
2.3.2 格式塔分组路径优化
2.3.3 路径距离度量
2.4 实验结果与分析
2.4.1 聚类和流形学习分析
2.4.2 显著度检测分析
2.5 本章小结
3 基于瓶颈检测和随机游走的场景表达方法
3.1 问题描述和分析
3.2 路径瓶颈和随机游走
3.2.1 路径瓶颈
3.2.2 随机游走
3.3 基于随机游走的路径瓶颈分析方法
3.3.1 无向图生成
3.3.2 路径瓶颈检测和距离度量
3.3.3 基于随机游走的瓶颈检测算法
3.4 实验结果与分析
3.4.1 数据集
3.4.2 可视化方法
3.4.3 距离比较与分析
3.5 本章小结
4 基于无向图模型分析的结构保护图像滤波
4.1 引言
4.1.1 结构保护图像滤波
4.1.2 问题描述
4.2 距离变换和场景表达分析
4.2.1 距离变换
4.2.2 性能比较和分析
4.3 结构保护滤波模型
4.3.1 模型定义
4.3.2 模型解释
4.3.3 复杂度分析
4.4 实验结果与分析
4.4.1 参数设置
4.4.2 算法比较与分析
4.4.3 应用分析
4.5 本章小结
5 基于无向图模型分析的视觉注意力建模
5.1 引言
5.1.1 视觉注意力选择机制和显著度检测
5.1.2 问题描述
5.2 拉普拉斯路径距离和场景表达分析
5.2.1 无向加权图
5.2.2 路径拉普拉斯分析和距离定义
5.2.3 降维和可视化
5.3 视觉注意力模型建立
5.3.1 格式塔结构连通度GC
5.3.2 外观对比度AC
5.3.3 PBS显著度模型
5.3.4 模型复杂度分析
5.4 实验结果与分析
5.4.1 数据集
5.4.2 评价方法
5.4.3 性能比较
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介
本文编号：3787006
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3787006.html
最近更新
教材专著
