基于频域多尺度分析的显著性检测

摘要：

针对现有显著性检测方法得到的显著区域不完整以及缺乏生物学依据的不足,提出一种基于频域多尺度分析的图像显著性检测方法.首先利用小波变换将输入图像的离散余弦变换(DCT)系数的幅度谱进行多尺度分解,计算得到多尺度下的空间域视觉显著图,然后依据显著性评价函数选出较优显著图,最后以自适应权重合成输入场景的视觉显著图.对不同类型数据集进行实验,包括心理物理学模板数据集、人眼注视轨迹数据集及显著目标分割数据集(包括ASD和ECSSD数据集),该方法对于多类型数据集在P-R曲线、ROC曲线及AUC指标等客观评价标准上均取得较高精确度,且在计算速度统计中计算较快,表明该方法优于其他经典的显著性检测方法.

关键词：视觉注意、显著性检测、离散余弦变换、小波变换、显著图

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;云南省应用基础研究计划项目;云南大学“中青年骨干教师培养计划”

在线出版日期：2020-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：68-78