论文部分内容阅读
为了改进现有几种视觉注意力算法存在抗干扰性差的不足,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的视觉注意力算法.首先从信息熵的角度对图像背景中的噪声进行分析,以获取前景目标为目的,利用傅里叶变换中的分数阶与噪声的密度分布进行加权作为显著性图的最终权值,同时依据熵直方图对所获得的显著性图进行优化.最后利用MSRA10K图像库作为输入数据,分析查准率-查全率与受试者工作特征(ROC)曲线.实验结果表明,文中提出的算法有更好的屏蔽噪声能力与自适应能力,在一定程度上能确切地模拟人类视觉.