基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研

纪超; 刘慧英; 邵刚; 孙景峰

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基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研

纪超, 刘慧英, 邵刚, 孙景峰

文章导航 > 红外与激光工程 > 2013 > 42(3): 823-828

纪超, 刘慧英, 邵刚, 孙景峰. 基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(3): 823-828.

引用本文:

纪超, 刘慧英, 邵刚, 孙景峰. 基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(3): 823-828.

Ji Chao, Liu Huiying, Shao Gang, Sun Jingfeng. Research on biologically-inspired computional model for image saliency detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(3): 823-828.

Citation:

Ji Chao, Liu Huiying, Shao Gang, Sun Jingfeng. Research on biologically-inspired computional model for image saliency detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(3): 823-828.

基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研

1.
西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

基金项目:

国家自然科学基金（40905011）

详细信息

作者简介:
纪超（1987- ），男，博士生，主要从事机器视觉与图像处理方面的研究。Email：dachao9898@163.com；刘慧英（1956- ），女，教授，博士生导师，博士，主要从事机器视觉与图像处理、计算机控制及网络控制等方面的研究。Email：lhy2005@nwpu.edu.cn

纪超（1987- ），男，博士生，主要从事机器视觉与图像处理方面的研究。Email：dachao9898@163.com；刘慧英（1956- ），女，教授，博士生导师，博士，主要从事机器视觉与图像处理、计算机控制及网络控制等方面的研究。Email：lhy2005@nwpu.edu.cn

中图分类号: TP911

Research on biologically-inspired computional model for image saliency detection

1.
School of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072,China

摘要: 提出一种生物激励的显著性特征计算模型。首先通过注意块学习从眼动数据库中选择与视觉响应一致的稀疏基；然后基于稀疏基表达原理对图像建立计算模型并提取显著性特征：包括全局连续性、区域颜色对比以及局部复杂度对比特征；再仿照细胞调节原理，提出新的特征组合方法进行特征融合。最后将该算法在多个典型的场景中对感兴趣区进行提取实验，证明比其他算法具有优越性。并提出将此算法应用于虚拟与现实场景融合中，能良好地提取出真实场景中的有效区域和剔除虚景区域。
- 机器视觉 /
- 显著性提取 /
- 生物激励 /
- 稀疏表达
Abstract: A biologically-inspired model for the computer vision community was proposed. At first, a set of basis functions that accorded with visual responses to natural stimuli was learned by using eye-fixation patches from an eye-tracking dataset. Then image calculation model was established and features was derived based on the principle of sparse representation: including global continuity, regional color contrast, and local complexity contrast. And then refer to the principle that activity in cells responding to stimuli, a new feature combination theory was proposed to achieve features fusion. Afterwards, some experiments extracting regions of interest from typical scenes prove that this algorithm has superiontity than other algorithms, and the algorithm was applied in virtual and reality interactivity. It can effectively extract effective regions and eliminate virtual scene area.
- machine vision /
- saliency detection /
- biologically-inspired /
- sparse representaion
[1] null

[1]	宣斌, 赵泽宇, 罗曜伟, 魏群, 朱倚娴, 王亚军. 宽光谱可见-短波红外成像光学系统设计 . 红外与激光工程, 2023, 52(4): 20220638-1-20220638-8. doi: 10.3788/IRLA20220638
[2]	杨守瑞, 段婉莹, 艾文宇, 陈胜勇. 光场相机建模与畸变校正改进方法 . 红外与激光工程, 2023, 52(1): 20220326-1-20220326-9. doi: 10.3788/IRLA20220326
[3]	刘飞, 黄瀚霖, 杨恬, 李文博, 杨炀. 面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(12): 20220114-1-20220114-9. doi: 10.3788/IRLA20220114
[4]	李云辉, 安东阳, 苗中华. 采用张量分解的四摄像机测量系统标定方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(9): 20220103-1-20220103-10. doi: 10.3788/IRLA20220103
[5]	熊芝, 许航, 张刘港, 郭志豪, 伍楚奇, 冯维, 翟中生, 周维虎, 董登峰. 基于加权加速正交迭代算法的相机位姿估计 . 红外与激光工程, 2022, 51(10): 20220030-1-20220030-9. doi: 10.3788/IRLA20220030
[6]	解宇恒, 裴丽, 何倩, 常彦彪, 郭智君, 王建帅, 郑晶晶, 宁提纲, 李晶. 多芯光纤折射率与内应力分布重构技术（特邀） . 红外与激光工程, 2022, 51(1): 20210758-1-20210758-6. doi: 10.3788/IRLA20210758
[7]	蒋昕昊, 蔡伟, 杨志勇, 徐佩伟, 姜波. 基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210106-1-20210106-10. doi: 10.3788/IRLA20210106
[8]	宦克为, 李向阳, 曹宇彤, 陈笑. 卷积神经网络结合NSST的红外与可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210139-1-20210139-8. doi: 10.3788/IRLA20210139
[9]	李洋, 王国名, 王颖, 程智, 周维虎, 崔成君. 面向机器视觉测量的液体透镜调焦系统标定方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210472-1-20210472-10. doi: 10.3788/IRLA20210472
[10]	剪欣, 周泉, 杨天龙. 封闭料场斗轮机智能控制系统关键技术的研究 . 红外与激光工程, 2021, 50(S2): 20200099-1-20200099-8. doi: 10.3788/IRLA20200099
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[20]	纪超, 刘慧英, 孙景峰, 贺胜, 黄民主. 基于超像素的物体似然概率计算模型研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3156-3162.

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基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研

1. 西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

作者简介:
纪超（1987- ），男，博士生，主要从事机器视觉与图像处理方面的研究。Email：dachao9898@163.com；刘慧英（1956- ），女，教授，博士生导师，博士，主要从事机器视觉与图像处理、计算机控制及网络控制等方面的研究。Email：lhy2005@nwpu.edu.cn

纪超（1987- ），男，博士生，主要从事机器视觉与图像处理方面的研究。Email：dachao9898@163.com；刘慧英（1956- ），女，教授，博士生导师，博士，主要从事机器视觉与图像处理、计算机控制及网络控制等方面的研究。Email：lhy2005@nwpu.edu.cn

收稿日期: 2012-07-13
修回日期: 2012-08-15
刊出日期: 2013-03-25

基金项目:

国家自然科学基金（40905011）

中图分类号: TP911

关键词:

摘要: 提出一种生物激励的显著性特征计算模型。首先通过注意块学习从眼动数据库中选择与视觉响应一致的稀疏基；然后基于稀疏基表达原理对图像建立计算模型并提取显著性特征：包括全局连续性、区域颜色对比以及局部复杂度对比特征；再仿照细胞调节原理，提出新的特征组合方法进行特征融合。最后将该算法在多个典型的场景中对感兴趣区进行提取实验，证明比其他算法具有优越性。并提出将此算法应用于虚拟与现实场景融合中，能良好地提取出真实场景中的有效区域和剔除虚景区域。