【摘 要】
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随着信息技术的不断发展,图像数据作为信息传播的主要内容无时无刻不渗透在人们的日常生活中。为了更加有效地、快速地获得符合人们视觉规律重点关注的图像信息,近年来科技工作者们参考人类注意力机制,提出了大量图像显著性目标检测算法并取得了明显的效果,但是存在着边缘模糊以及模型占用存储资源较多等问题。为此,本文研究基于多尺度特征的边缘优化模型、基于多级别嵌入特征优化的显著性目标检测,具体研究工作如下:首先,对
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随着信息技术的不断发展,图像数据作为信息传播的主要内容无时无刻不渗透在人们的日常生活中。为了更加有效地、快速地获得符合人们视觉规律重点关注的图像信息,近年来科技工作者们参考人类注意力机制,提出了大量图像显著性目标检测算法并取得了明显的效果,但是存在着边缘模糊以及模型占用存储资源较多等问题。为此,本文研究基于多尺度特征的边缘优化模型、基于多级别嵌入特征优化的显著性目标检测,具体研究工作如下:首先,对基于多尺度特征的边缘优化显著性目标检测模型进行研究。通过对近些年提出的显著性目标检测算法进行调研和分析后,发现已有的显著性目标检测算法在目标定位和细节描述两方面不能同时兼顾。针对以上的问题,在现有的目标分类神经网络VGG16的基础上对特征进行了多个尺度的加强,并利用浅层特征和深层特征分别生成细节优化权值和目标定位权值,通过这两个权值对加强过的特征进行两次优化,在此基础上生成预测显著图。此外,还将提出的基于多尺度特征的细节优化显著性目标检测模型的检测结果和6个表现优秀的传统方法和深度学习方法在3个不同的数据集上,进行了PR曲线、F-measure值和MAE值等方面的比较。其次,对基于多级别嵌入特征优化的显著性目标检测模型进行研究。显著性物体检测的目的是从图像或照片检测出能够“吸引人们眼球区域”,随着研究人员的努力,显著性物体检测在综合性能方面取得了明显的进步,但大多数现有的模型都受到存储空间较大和检测速度较慢的困扰。针对这些问题,本文提出了基于多级别特征优化的显著性目标检测模型用于显著性物体检测,模型使用64维嵌入特征来简化和学习不同阶段的多级图像信息,同时得益于更具代表性的64维嵌入特征,模型存储空间较小(81MB),检测速度较快(25fps)。最后,将所提出的显著性目标检测模型在图像压缩中进行应用研究。在调研和分析现有的图像压缩技术的基础上,将本文提出的多级别特征优化显著性目标检测技术引入到图像压缩过程中,通过对多幅现实场景图像的压缩重构实验,证明在多级别特征优化的显著性检测技术的辅助下,能够实现对图像中重要区域信息高质量压缩。
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