一种图像的感兴趣区域提取方法.pdf.pdf

文档介绍：,邳艳芹(河北工业大学信息工程学院,天津300401)摘要:感兴趣区域(Re,onofinterests,ROI)是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征,利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制,具有良好的鲁棒性。关键词:特征提取;感兴趣区域;显著图;视觉注意机制中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1674—6236(2012)07—01603ExtractionofinterestsregioninimageYUMing,PIYah·qin(Schoolofinformationengineering,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300401,China)Abstract:-levelimagefeatures,:featureextract;regionofinterest;saliencymap;。随着图像处理技术的发展,感兴趣区域的提取是近期图像处理技术发展的热点,在图像处理中把计算资源用于处理感兴趣区域,会提高图像处理的效率。感兴趣区域(R0I)检测将人类的视觉注意机制引入到图像分析过程中,对于提高现有图像分析系统的工作效率有着积极的作用阁。同时在视频压缩及检索领域也得到了应用。感兴趣区域(ROI)是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。视觉关注是人类视觉系统捕获场景中有意义部分的一种机制,通过对视觉关注的分析能提取图像中的感兴趣区域。视觉选择性注意机制包括两种,一是从下至上的注意(数据驱动的注意模型),,属于低级认知的过程。目前另一个是自上而下的注意(任务驱动的注意模型)。与人的主观意识有关且受意识控制[31。其中最具影响力的当属Itti和Koch等人提出的Saliency模型I11,利用人的视觉感受野、侧抑制神经网络模拟了人的视觉注意力机制