【摘 要】
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视觉注意机制是机器视觉的重要组成部分，受到越来越多的关注．文中提出一种基于全局和局部信息融合的图像显著性检测方法．模型首先对输入图像进行离散剪切波分解，得到尺度系数和剪
【机 构】
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中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61273210)资助
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视觉注意机制是机器视觉的重要组成部分，受到越来越多的关注．文中提出一种基于全局和局部信息融合的图像显著性检测方法．模型首先对输入图像进行离散剪切波分解，得到尺度系数和剪切波系数．由于剪切波系数包含大部分图像细节信息，模型在每个分解层上对剪切波系数重构得到描述特征图．在特征图的基础上，一方面从全局的角度出发，使用所有特征图获取特征向量计算全局概率密度分布矩阵，进而构建全局显著图，另一方面从局部的角度出发，在每幅特征图上计算局部区域的熵值，进而构建局部显著图．最后对两幅显著图进行融合，得到综合显著图．实验结果
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