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随着智能交通的不断发展、监控设备的更新换代,交通监控系统获取到的图像信息每年都在成倍增长,其直接影响就是摄像设备采集到的无用信息太多,如何对其中的图像信息进行质量评价以及筛选是一个重要问题。为了改善这一现象,提出一种基于视觉显著性的交通图像质量评价方法。该方法将图像抽样成一些随机的感兴趣区域,然后对这些区域进行计算,最后得到显著性图像。实验结果表明,基于视觉显著性的交通质量评价方法效率高、实用性强。该方法得到的显著性图像明显符合人眼的视觉特性以及感兴趣区域,达到了预期效果。