应用于图像检索的视觉注意力模型的研究
收稿日期:2008-01-07
基金项目:国家自然科学基金(60772069,60402036);北京市自然科学基金(4062006)
作者简介:高静静(1984—),女,在读硕士生,主要研究方向为智能化信息处理;张菁(1975—),女,讲师,在读博士生,主要研究方向为多媒体信息检索;卓力(1971—),女,博士,教授,主要研究方向为图像/视频编码与传输,网络多媒体处理,无线视频传感器网络;沈兰荪(1938—),男,教授,博士生导师,主要研究领域为图像/视频编码、传输、处理,以及中医舌象采集与分析技术等。
应用于图像检索的视觉注意力模型的研究
高静静,张 菁,卓 力,沈兰荪
(北京工业大学信号与信息处理研究室,北京 100022)
摘要:利用视觉注意力模型进行图像检索是一个新的研究方向。介绍了几种视觉注意力模型原理,在分析和总结了基于注
意力模型图像检索的应用和特点的基础上,进一步给出了面向图像检索的视觉注意力模型的发展前景。关键词:图像检索;视觉注意力模型;感兴趣区中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1000-8829(2008)05-0019-03
Research on V isua l A tten ti on M odel Apply i n g to I mage Retr i eva l
G AO J ing 2jing,ZHANG J ing,ZHUO L i,SHEN Lan 2sun
(Signal &I nfor mati on Pr ocessing Laborat ory,Beijing University of Technol ogy,Beijing 100022,China )
Abstract:I m age retrieval using visual attenti on model is a new research directi on .The p rinci p le of several visual attenti on models is intr oduced .I n additi on t o make a survey on the app licati on and characteristics of i m age retrieval based on visual attenti on model,fur 2ther devel opment of visual attenti on model app lying t o i m age retrieval is referred .Key words:i m age retrieval;visual attenti on model;regi on of interest (RO I )
随着多媒体技术和因特网技术的飞速发展,数字图像资源急速增多,人们对图像信息的检索需求也不断扩大[1]。但是现有检索系统检索结果的相关度较低,用户难以获得满意的结果[2]。这是由于检索结果的好坏与用户对图像的理解,即用户对图像感兴趣的内容直接相关。现有研究表明[3],用户在观察图像的时候,最容易引起用户注意的部分往往是用户感兴趣的部分;也就是图像中最“与众不同”的部分,即与周围其他部分相比更加显著的部分。视觉注意力模型就是用来得到图像中最容易引起注意的部分,并用图像表达这种显著性的方法。因此,利用视觉注意力模型进行图像检索[4～13]可以有效地缩小图像低层特征与高层语义之间的鸿沟(即语义鸿沟),成为当前人们研究的热点。
1 视觉注意力模型与图像检索
利用视觉注意力模型进行图像检索的系统如图1所示,首
先,通过视觉注意力模型得到感兴趣区(显著区)或显著点,然后提取相应的特征,并与图像特征库中的图像特征进行比较,得到检索结果。1.1 基于Itti 模型的图像检索
Itti 模型是由Itti 等人[4,5]提出的,
是最经典的视觉注意力
图1 基于视觉注意力模型的图像检索系统
模型之一。该模型的基本思想(如图2所示)是,从输入图像中提取多方面的特征,如颜色、方向、亮度等,通过高斯金字塔和中
央周边(center 2surr ound )操作算子形成各个特征的关注图(con 2
s p icuity map s ),然后归一化、融合得到显著图(saliency map );在
此基础上,通过赢者取全神经网络(W T A,winner 2take 2all )[14]相互竞争吸引注意焦点,使得最显著区域胜出,即得到感兴趣区或注意区;最后通过返回抑制机制抑制当前显著区域,使注意力转向下一个最突出的区域
。
图2 Itti 模型流程
由于Itti 模型在目标检测效果和运算速度上有突出表现,
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91?应用于图像检索的视觉注意力模型的研究
近年来受到研究者的广泛关注。目前,国内外许多学者对Itti 模型进行了研究,提取一定的感兴趣区,可以将其应用到图像检索中[5～7]。
1.1.1 Bott om 2Up 模型
Bott om 2Up 模型
[3,4]
是由视觉刺激驱动的信息处理过程,不
考虑特定的认知任务对视觉注意的影响,是基于输入图像的显著性来计算的。
Rutishauser 和W alther 等人
[6]
在Itti 显著图的基础上用
W T A 选取最显著的点,然后找出对该点的显著性贡献最大的关
注图,用区域增长的方式分割该关注图得到相应的感兴趣区。采用关注图是因为关注图中的特征较少,可以更容易对图像进行分割。该方法提取的最感兴趣区如图3所示
。
图3 Rutishauser 方法
1.1.2 Top 2Down 模型
T op 2Down 模型
[3,4]
是由观察任务驱动的信息处理过程,根
据任务需求有意识地控制其内部信息处理过程,从而获得用户期望的感兴趣区。
Naval pakka m 和Itti [5]
根据目标识别的特点,在Itti 原来提出
的模型基础上引入了Top 2Down 的知识,考虑了特征的不同权重。该模型的基本思想是以关键字的形式给定任务,首先用储
存先验知识的长期记忆(l ong 2ter m me mory )检测并存储工作记忆(working me mory )中与任务相关的实体,接着通过学习实体低层特征得到偏见视觉注意系统,用来检测最相关的实体,然后在场景中找到最显著的位置,通过层次匹配得到待注意目标,最后用识别实体的任务相关性更新工作记忆,用识别实体的位置和相关性更新任务相关图。
1.1.3 小结
Bott om 2Up 模型和Top 2Down 模型
[3,4]
的区别在于,Bott om 2
Up 模型仅以输入图像为依据,通过计算其显著性得到感兴趣
区,而T op 2Down 模型还引入了外部任务的作用,使得视觉系统的注意力导向由外部任务引导的感兴趣区。
Itti 模型的对比结果
[5]
如图4所示,Bott om 2Up 模型在进行
很多次注意转移后也没有注意到易拉罐,这是因为相对于其他显著目标,易拉罐的显著性较小,而基于易拉罐任务的Top 2
Down 模型可以很快的注意到易拉罐,但是其显著区域的大小还
是不能随着目标的改变而改变
。
图4 Itti 模型结果对比
1.2 基于Stentiford 模型的图像检索
Stentif ord 等人
[8,9]
也在研究如何将由生物启发的视觉注意
力模型应用到图像检索中,其图像的显著性用视觉注意力图
(VA Map,visual attenti on map )表示。如果图像中某像素及其周边区域的特征(如颜色、形状等)在图像其他相同形态区域中出现频率越少,则该像素的VA 值越高,反之,VA 值越低。其VA
图如图5所示,与Itti 模型中的显著图类似
。
图5 Stentif ord 模型
1.3 融合Itti 和Stentif ord 模型的图像检索
M arques 等人
[7,10]
通过对Itti 模型和Stentiford 模型进行分析,认为Itti 模型显著区小,限制图像对象大小(占全图的5%以下),产生显著图结果可能与实际注视结果不符;Stentiford 模型
VA 区大,若图像区域不够显著,可能造成结果不理想,因而提
出将两个模型结合提取感兴趣区,从而进行图像检索。其基本
思想是图像通过Itti 模型和Stentiford 模型处理后分别得到显著图和VA 图;然后分别对它们进行二值化及后续处理,得到注意焦点和注意区,并将二者进行结合得到掩模图;掩模图与原始图像相“与”,即可得到感兴趣区,如图6所示
。
图6 Marques 方法
1.4 基于区域显著性模型的图像检索
Feng 等人
[11]
根据Sun 等人[12]的方法提取出颜色、亮度、方
向等的特征,得到度量各个像素的显著性图;将彩色图像转化为
灰度图像之后,采用K -均值聚类的方法对图像进行区域分割
得到区域分割图;然后合并二者检测显著区(也即感兴趣区),如图7所示。将该模型应用到图像检索中,取得较好的结果
。
图7 Feng 方法
1.5 基于注意驱动模型的图像检索
Fu 等人
[13]
根据人眼早期的视觉选择性,提出了一个注意
驱动的图像理解方法。首先将图像分割成若干小区域(包括背
景),对每一区域计算一个注意值,然后将区域的注意值作为目标的重要性评价指标,便于后期的图像检索。其感兴趣区的提
取结果如图8所示。
图8中,(a )为原图;(b )为已分割图像;(c )、(d )、(e )为根据显著性依次检测出的区域(包括目标和背景)。
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02?《测控技术》2008年第27卷第5期
图8 Fu方法
2 模型性能分析
Itti模型以及在其基础上改进的模型能较好地找到用户感兴趣的点。由于显著图的界限比较模糊,Bott om2Up模型中采用区域增长的方式提取感兴趣区时很难准确地选取种子。有任务参与的Top2Down模型能较准确地捕获用户的意图,快速地找到用户感兴趣区的位置,但是其感兴趣区的大小是在注意焦点处指定一定形状的区域(一般用圆)来表示的,这与实际目标相比有较大偏差,同人类实际注意过程不符。
Stentif ord模型能较好地识别显著与非显著特征;但是若图像区域不够显著,可能造成结果不理想。
融合Itti和Stentif ord的模型较好地提取了有意义的感兴趣区,但是对于多个感兴趣的目标,没有区分这些感兴趣区的重要性。另外,由于该方法是由显著点得到感兴趣区,因此显著图的阈值限定了显著点的数目;显著图的阈值越低,感兴趣区越大;当感兴趣区大到一定程度时,可能发生区域重叠,从而使得辨别区域的能力减小。
基于区域显著性的模型和基于注意驱动的模型均较好地区分了各个区域的显著性,提取的感兴趣区与图像分割的方法直接相关。
3 展望
以上对应用于图像检索的视觉注意力模型进行了原理介绍和性能分析。目前视觉注意力模型普遍存在的问题是感兴趣区的形状与用户感知的目标形状不太相符,这会影响检索性能,可对此方面做进一步研究。
图像检索系统检索结果的好坏与用户对图像的理解直接相关,不同用户由于受任务、知识等的影响对同一图像的理解不一定相同,而Top2Down模型能根据这些影响信息,较准确地捕获用户意图。目前对Top2Down模型的研究较少,今后可以从感知、记忆、语义等方面对Top2Down模型做深入探讨。
另外,现有的基于视觉注意力模型的图像检索系统大都是用简单的相似度测量方法进行比较,得到检索结果。可结合相关反馈和机器学习技术进一步缩小语义鸿沟。
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□(上接第12页)
4 结束语
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法,没有受物体表面属性、光源的特性、成像设备的光敏特性等条件的限制,也不需要辅助设备,如色度计、标准白板等,仅利用图像本身的特征进行分析,所以具有普遍的适用性。
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应用于图像检索的视觉注意力模型的研究
注意力训练题目[1]
上课注意力集中训练题（一） 1、下面每行中都有一些两两相邻、其和等于10的成对数字，在每对相加等于10数字的下 方画上线.例如：564367822691 2、每答对一对数字，则得1分，例如：孩子答对下面共130对，则得分130分。 3、小学生在10分钟内，初中生在7分钟内做完，从一开始做，就一直到做完为止，中间 不能停顿。 A 918569467883234567898765437 B 915321986543421521621728194 C 285689124567521631746135124 D 467382915673429123198265190 E 198274675379880283820324659 F 377089574974550553554465505 G 642876378298245786401825864 H 554744668831345178313141561 I 283212312543782923723632437 J 987868276570198684743289619 K 197382645591842345684567946 L 468246869181944555666677738 M 365917379437676655443322199 N 918273645537291082074567923 O 734855647237802675675676457 P 386918764382928754654543232 Q 754354682546857463529664534 R 439473682474636475697283728 S 619846328764284876597151682 T 542896643682675469457342891 U 654769847389647467647647346 V 738690128537823281817161564 W 642864962818365283607788991 X 829163837846528663377488559 Y 827463961984832845591826437
图像增强算法综述
图像增强算法研究综述 刘璐璐 宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100) E-mail:375212239@https://www.360docs.net/doc/153040398.html, 摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。 关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。 1.图像增强概念及现实应用 1.1 图像增强技术 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 1.2图像增强技术的现实应用 目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用主要体现以下方面。 1
二年级注意力训练题
一二年级注意力训练题（视觉版） 训练目的：训练学习能力，让学生上课专心听讲，考试不粗心，提高学习成绩。 训练要求：每次训练5-10分钟，坚持训练，效果明显。 第一关注意力训练题 训练目的：提高学习注意力视觉注意力 训练方法：把字母行中的 j 找出来，并画上线。 例如：d h r t d j h j D o e n v b j n e b v b j e k u h g j a n g y u b v u e k u h g j a n g y k e s k j d e k j k l o j k i e j i s m k i e l i j i l e u j h j i e j i e j n k s i l e j k s m j w e k j a h x j i k e m j i s k e j n d m k e j j e d j o e k j s l e i j k s m e n n h u e j n s j e m h s j i w m a l i e w o k m e i j m d j e i j i s m e j k s i o j i e j i i v b j n e n u n n j s v i a n u j n b v e j b j e i j k s v i a j n h v k l i j o v n b y v h b k l e i o s l e k i j i e s k e l j i e i j k s m e n n h u e j n s i e e n n h u e j n s j e m h s j i w m a l i v e j i w m a l i e w o k m e i j m d j e i j i k k s j e i k s i e j k s i e j s j k e j 第二关上课不走神题 训练目的：提高学习注意力和视觉分辨能力
视觉注意机制理论分析
第2章视觉注意机制理论分析 2.1 引言 随着信息技术的快速发展，数字图像、视频成为信息的重要载体。如何高效地处理和分析图像数据，理解图像内容已经成为当前的研究热点。众所周知，人类可以从复杂的场景中快速地找到我们感兴趣的区域，容易地完成对场景的理解。这是因为人类视觉系统(Human Visual System/HVS)的信息选择策略，利用视觉注意机制引导人眼在海量数据中注视到显著的区域，并分配资源对重要区域优先进行处理[10]。多数情况下，当我们的眼睛接收到来自外界的大量的视觉信息，大脑并不能对所有的视觉信息进行同时，而是删除大部分无用信息，筛选出少许感兴趣的重要信息，优先对这些视觉信息进行处理。 计算机作为目前处理信息最快的工具之一，在计算机图像处理中引入视觉注意机制，不仅可以提高数据筛选能力和计算机的运算速度，还在物体识别、目标跟踪、图像分析与理解等领域具有重要的应用价值，这就为汽车车牌的快速处理提供了一个很好的解决方法。但是目前的计算机视觉与人类的视觉在能力上存在着巨大的差异。视觉注意机制是涉及生物视觉处理等学科交叉领域，生物视觉与计算机视觉进行的学科交流为理论创新带来了新的思路：一个可行的方法是从研究人类的视觉系统(大脑)如何感知和识别外界视觉刺激出发，模拟人的视觉注意机制，建立一种有效的视觉注意计算模型，使计算机拥有人类所具备的观察和理解世界的能力，并将其应用于静态场景、动态场景的感兴趣区域检测及场景分类中。 2.2 人类视觉感知系统 关于人类的视觉感知系统，尤其是人类自身的视觉神经系统，心理学等相关领域专家已经进行了长期的探索和研究。通过深入研究探索，人们发现人类视觉神经系统中的视觉感官信息在人脑中是按照某一固定路径来进行传递的，其输入的是视觉刺激，输出的是视觉感知，主要是由视觉感官、视觉通路、视感觉中枢组织和视知觉中枢组织组成的，其分别负责视觉信息的生成、传送和分析。其中视觉信息分析过程可分为视感觉分析和视知觉分析，如图 2.1所示。
3-4年级小学生注意力训练方法(视觉版)
小学生注意力训练方法（视觉版） 适合对象：三年级至四年级 训练目的:训练学习能力，让学生上课专心听讲，考试不粗心，提高学习成绩。 训练要求:每次训练5-10分钟，家长监督训练结果，坚持训练，效果明显。 第一关考试不粗心题 训练目的: 提高学习注意力，减少粗心现象。 训练方法: 在下面字母行中找出字母”u”,并用圆圈圈起来 w r t y u t y h t u e x v I y g s x I u m o r e u c v t r s a I u r t u c w y y t u e c s x n w d t t e y t w c b n x y u e t c v u n m I t i o w b q u y e t x c I j k e r t u n c r e e u g e r y u z e u t n c I l p q u d u n v w u t u y e o u e g u s x I o u e r t z p r s a u y r b c u e n o d p o u t r t u o I u y e r t v b t m g e x s w e a I u e t b t u e r k d u I o e y t u I p o e r t 第二关上课不走神题 训练目的: 训练视觉注意力，提高学习效率。 训练方法: 找出每行中与其他不一样的字母或汉字，用圆圈圈起来，并记录下来。 BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBBDBBBDBBB 共( )个 YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYVYYYV 共( )个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏共( )个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少共( )个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太共( )个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友共( )个 第三关细心写作业题 训练目的: 提高视觉集中能力，培养认真学习态度。 训练方法: 从下面的数字行中把所有2332圈出来。 2332 3322 2332 3223 3232 2323 3322 2332 3232 2332 2233 3322 2323 3232 2332 2323 3223 2323 3322 2332 2332 3232 2233 3232 3322 3223 2332 2233 3322 2233 2323 2332 2233 2332 3223 3322 2332 3223 3322 2233
视觉注意力训练方法是什么
视觉注意力训练方法是什么 孩子的视觉和注意力是比较关键的部分，在孩子的成长发育期间家长可以对孩子进行视觉和注意力的训练，平时可以跟孩子一起做手工或者是观看图画，做亲子游戏等活动，需要长期坚持才能使孩子的视觉和注意力更加集中，对孩子的大脑发育也很好。 ★视觉和注意力的训练方法 ★针对性训练才有效果：健知注意力提升课程先通过一个评估量表初始定制课程方案，再根据训练结果反馈动态调整方案，为每个学员个性化定制最高效的训练提升方案。 ★家庭训练容易坚持：注意力训练就像锻炼身体一样，每天30-40分钟就足够但需要长期坚持，健知训练课程随时随地可以进行，并且趣味性高，依从性好课程完成率很高。 ★不只是提升注意力：注意力不足的孩子往往在学习相关的感知觉功能和读写能力方面存在落后，训练课程包含注意力提升、感知觉提升和读写力提升三大部分，全方位提升注意力和学习能
力。 ★在线训练+教材训练+家庭教育指导科学搭配：在线训练采用计算机小游戏的形式，主要进行需要控制素材呈现时长，记录反应时间的训练任务;教材训练主要进行需要动手动笔，动脑筋 规划执行的训练任务;家庭教育指导主要围绕孩子在日常学习和 生活中的注意力问题的教养方法、辅导方法和亲子关系进行指导。 1、注意力与学习相关的感知觉功能训练，分为五大训练模块：注意力，记忆力，视知觉，协调性，执行力。每个模块下面又分列为若干不同的训练模式和难度阈值。 研究表明，注意力与感知觉功能与多种学习进程相关，训练课程通过个性化的注意力与感知觉功能训练，提升注意力与学习相关的感知觉功能。主要包括：主动注意力(注意察觉、注意维持、注意瞬脱、注意广度、选择注意、分配注意;打开学习的知 觉门户);视觉记忆、听觉记忆、工作记忆(增强信息的存取);视 空间感知和运动整合(阅读、书写、视听转化的基础);协调性(手眼协调、感觉统合;阅读、书写的基础);执行力(策略、排序、逻辑;文意理解和数学思维的基础)。通过训练后注意力缺陷与读写
人类视觉注意力的发展与分析
2012年第12期 吉林省教育学院学报 No.12，2012 第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28（总288期） Total No .296 收稿日期：2012—10—18 作者简介：陈梦泽（1984—），男，吉林长春人，长春师范学院数学学院，助教，硕士。研究方向：图像处理，视频图像水印，计算视觉等。 人类视觉注意力的发展与分析 陈梦泽 （长春师范学院数学学院，吉林长春130000） 摘要：人类视觉在面对复杂场景时，会迅速将注意力集中在显著性区域，从而发现其感兴趣的目标。由于注意力选择机制的存在，这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。 关键词：视觉注意；显著图；视觉特征中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2012）12—0139—02 人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制， 在信息爆炸的社会，有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要，视觉注意力提供了这样的功能。人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息，更加关注感 兴趣的事物， 通过及时分析视频中主要的信息（颜色、亮度、轮廓、运动等），从而快速地提取关键目标对象。将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。它主要应用在下面几个主要领域：图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水 印、 目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等 。 一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素 图1观察图像 最基本的视觉信息包括：颜色、亮度、轮廓、位置 等。根据人类视觉处理信息的流程， 对于静止的图像，底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素：物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意，颜色越鲜艳则在图片中更突出。例如我们在看到图1时，我们会在第 一时间注意到鱼，两只鱼在视觉上是显著的，它们的 颜色和形状都和背景不一样， 在水中很明显。这种明确的视觉特性差异是由物理刺激形成的。同时高层信息对注意力也有较大影响：例如人们会更注意 尺寸大的或者细长条的物体， 位于区域中央25%的区域比其余部分注意度高，例如图1中鱼的位置在图片的中央，就单一物体来说在画面中最大；前景比 背景包含更多的语义信息， 则具有更高的注意程度，例如在包含有人物的图像中，人物尤其是面部及面部器官更容易吸引注意。 对于静态图像的视觉注意力的研究有很多经典的模型。最早的Treisman 提出的特征整合理论，把视觉信息处理过程分为前注意阶段和集中注意阶段，在前注意阶段提出各种视觉特征，并在注意阶段 以串行方式整合为视觉客体。在此基础上， 1990年，Wolfe 提出了指向性搜索理论，对一幅图像，通过滤波得到各个视觉特征的特征图，然后通过不同 的加权方式将其综合成一张特征图， 图像中幅度大的地方就是感兴趣的区域。1998年， Itti 等在Koch 的理论框架基础上提出了显著性的视觉注意模型，它的目标选择是基于自底向上数据驱动的，通过特征提取、显著图生成和注意焦点的转移三个过程来选取目标对象。 二、动态图像影响视觉注意程度的主要因素在视频中除了有静态图像影响视觉注意程度的因素外，最引人注意的是运动特征，高速行驶的汽车总要比静止的路标更吸引人的注意。随着时间的推 9 31
注意力模型的当前发展水平
题目：注意力模型的当前发展水平 作者：Ali Borji, and Laurent Itti 摘要：视觉注意力的建模，特别是刺激驱动的，基于显著性的注意力，在过去25年内已经是一个非常活跃的研究领域。现在有很多不同的模型，除了给其他领域带来理论贡献以外，这些模型已经在计算机视觉，移动机器人，和认知系统展示出成功的应用。这里我们从计算角度综述应用在这些模型的基本概念。我们提出了对大概65个模型的分类，提供了一个方法、性能和缺点的关键的比较。特别是，提出了从行为研究和计算研究得出的13个标准，来量化笔记注意力模型。并且，我们解决了一些具有挑战的模型问题，包括计算模型的生理解释，与眼动数据库的关系，自上而下和自下而上的分离，以及构建有意义的性能指标。最后，我们突出注意力模型的今后研究方向，为未来提出见解。 1，介绍 每秒钟有大量的视觉信息进入人们的眼睛[1][2]。如果没有一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据，实时处理这些数据将是一个非常恐怖的事情。高层次的认知和复杂处理，比如物体认知或者场景理解，都依赖这些经过这种方式【注：一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据】转换过的易处理的数据。本文将讨论的这个机制就是视觉注意力，他的核心在于选择机制的思想以及相关的概念。对人类来说，注意力通过已经进化为高分辨率的中央凹的视网膜【注：中央凹（central fovea）：是眼球后极视网膜上一个浅黄色的区域，称为黄斑。其中央有一椭圆形小凹，称为中央凹】和一个底分辨率的周围区域实现的。尽管视觉注意力将这些解剖学组织指向场景中的重要部分来采集更具体的信息，（视觉注意力模型的）主要问题是基于这个指向的计算机制。 近年来，科学研究的很多方面已经旨在回答这个问题。心理学家研究了视觉注意力的相关行为，比如变化盲点[3][4]【注：变化盲点Change blindness 是一个心理学现象，当刺激发生变化时，人们往往无法注意到】，无注意力盲点[5]【注：无注意力盲点inattentional blindness是我们无法注意到一些显而易见的激励】和注意瞬脱[6]【注：注意瞬脱attenional blink是指在一个连续的注视过程中，我们会短时间内无法注意到一些显著的物体或者其他东西】。神经生理学家证明了神经元是如何适应自己来更好的感知感兴趣的物体 [27][28]。计算神经科学家已经构建了现实的神经网络模型来模拟和解释注意力行为（比如[29][30]）。受这些研究的鼓励，机器人学家和计算机视觉科学家已经试图解决计算复杂度的内在问题来构建能够实时工作的系统（比如[14][15]）。尽管现在在以上提及的研究领域已经有很多模型，这里我们仅讨论能够计算图像或者视频的显著图的模型（见下节的定义）。对于计算视觉注意力的计算模型的一般综合，包括偏向竞争[10]，选择调节[15]，注意力模型的规范化[181]，和其他模型，参考[8]。从心理学、神经生理学以及计算角度出
5-6年级注意力训练题(视觉版)
小学生学习能力教育训练 适合对象：五年级至六年级 时间:____月____日第____周星期______ 学生姓名__________ 训练目的:训练学生学习能力,能使学生上课专心听讲,考试不粗心,提高学习成绩 训练要求:每天训练10分钟,由家长监督训练结果,必须每天坚持训练,效果明显 第一关考试不粗心题 训练目的:提高考试注意力和视觉分辨能力 训练方法:找出每组中与其他不一样的数字字母和汉字，用圆圈把它们圈起来并记录下来99899 共( )个YTYTTYTTTYTTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTYTTTT 共( )个bbpbbbbpbbbbbpbbbbpbbbbpbbbbbpbbbbbpbbbbbpbbbbpbbbbpb 共( )个BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBBDBBBBB 共( )个 人人人人八人人人八人人八人人八人人人人八人人人八人人共( )个 正正正五正正正正五正正正正正正五正正正正五正正五正正共( )个 天天天天无天天天无天天天天无天天天天无天天天无天天天共( )个 第二关细心写作业题 训练目的:提高学习注意力和细心态度 训练方法:查下面的数字表,看“23”共出现多少次,如“03023”算有一个“23”,“23523”算有两个“23”,找找下面到底有多少个“23” 26876 23456 32455 56432 45445 52344 65454 54375 23568 23468 97865 56423 67432 23345 25236 42353 54908 52387 54323 23695 57232 31685 76439 35785 42356 94232 91423 58653 28943 68234 72134 43678 62345 51243 62345 25723 43234 65465 34363 56523 94232 46556 91423 58653 28943 23345 25236 42353 52344 52354
基于matlab的数字图像增强算法研究与实现
基于matlab的数字图像增强算法研究与实现 摘要图像在获取和传输过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化质量下降，对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此，论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。 关键字：数字图像；图像增强；平滑处理
目录 第一章、概述 2 1.1 图像平滑意义 2 1.2图像平滑应用 2 1.3噪声模 型 (3) 第二章 、图像平滑方法 5 2.1 空域低通滤波 5 2.1.1 均值滤波器 6 2.1.2 中值滤波器 6 2.2 频域低通滤波 7 第三章、图像平滑处理与调试 9 3.1 模拟噪声图像 9 3.2均值滤波法 11 3.3 中值滤波法 14 3.4 频域低通滤波法 17 第四章、总结与体会 19 参考文献 20 第一章、概述 1.1图像平滑意义 图像平滑（S m o o t h i n g）的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经
电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。 图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。 1.2图像平滑应用 图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传 输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声”时的特例。 1.3噪声模型 1.3.1噪声来源 一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的实质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、
视觉专注力训练(题卡)
视觉专注力训练一（5分钟） 1、WVWWVVWWVWVWWVVWWVWWVWVVWWWVVWVWV W 共有（ ）个；V 共有（ ）个 2、DBBDDBDBDBDDBBDDBDBDBDDDBBDBDDBDDDBDDBDB D 共有（ ）个；B 共有（ ）个 3、MNNMMNMNMMMNNMNMNNNMMNMNMNMMMNNMNMN M 共有（ ）个；N 共有（ ）个 4、OCOCCOOCOCOCCOCOCOOOCCCCOCOCOCOOCCCOOOCOC O 共有（ ）个；C 共有（ ）个 5、GCGCGCCCGGGCCGCGCGCCCGCCGCGGCGGGGCCGCGCGC G 共有（ ）个；C 共有（ ）个 6、EFEFFEFFEFFEFEFEFFFEEEFFEFEFEFFEFEFEEFFEFEFFEFFEF E 共有（ ）个； F 共有（ ）个 7、XYXYXYXYXYXYXXYYXYXXXXXXYYYXYXYXYYYXYXY X 共有（ ）个；Y 共有（ ）个 8、HLHLHLHHLLLHLHLHLHLHHHLHLLLLHLHHLHLHLHLLHLH H 共有（ ）个；L 共有（ ）个 9、TFFTFTTTFTFTTFTTFTTFTTFTTTTFTFFFFTFTFTTFTFTFTFTF T 共有（ ）个；F 共有（ ）个 10、RKKRRKRKKKRKRKRRKRRKRKRKRKKKRKKKRRRRKRKK R 共有（ ）个；K 共有（ ）个 《全脑教育研究室》专注力训练 学员姓名：
1、&##&&##$#$#$&&$#&&##$#&$&$$&#&$&#$&&$$#$#$&$##& #共有（）个；$共有（）个；&共有（）个2、@%&%@&@%%&%&&%%@%@%&%@&%@%@&%&&@@ @共有（）个；%共有（）个；&共有（）个3、bdccdbcdbdbcdbbccbcdbdbbdbcbddbcdbdbddcbdbdbcdcdbbccbdbcdbd b共有（）个；c共有（）个；d共有（）个4、pqgpqgqgqppqgqpgqgqpqgqpgqpqqgpqpgqpggpqgpqqgpgqpggpqggpq p共有（）个；q共有（）个；g共有（）个5、ceoecceoeoooeccecocoeecoeoccoeceoceoceoooecceocoeoceocoecoeeo c共有（）个；e共有（）个；o共有（）个6、uvvuwuvwuvvwuvuuuvwwuvwvuvwuvuuwvuvwuvuwuvuwuwvvwuv u共有（）个；v共有（）个；w共有（）个7、nmmhhnmnhmnhmnmnnmhmhmnmhmnhmhmmmhnnhmhnnmhhhnm n共有（）个；m共有（）个；h共有（）个8、kxvxkxkxxxkvkkvxvkxvvxkkxvxvxkvkkkvvxvxkvkxvxxkvvkvxkvvkx k共有（）个；x共有（）个；v共有（）个9、×÷+××+÷+÷+×++÷+÷+×÷+×+÷+××+×++×+÷÷+ ×共有（）个；÷共有（）个；+共有（）个10、≥＜≥＞＜＜≥＜＞≥＜≥＞≥＜＜≥＞＞≥＞≥＜≥≥＞＜＞ ＞共有（）个；＜共有（）个；≥共有（）个
图像增强方法的研究
图像增强方法的研究 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化
目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)
舒尔特方格及注意力训练方法
舒尔特方格是在一张方形卡片上画上1CM X 1CM的25个方格，格子内任意填写上阿拉伯数字 1 —25的共25个数字。训练时，要求被测者用手指按 1 —25的顺序依次指出其位置，同时诵读出声，施 测者一旁记录所用时间。数完25个数字所用时间越短，注意力水平越高。 测试者请根据您的最快速度作答！ 舒尔特方格评分标准 数完25个数字所用时间越短，注意力水平越高。 5-7岁年龄组：达到30秒以下为优秀，46秒属于中等水平，班级排名会在中游或偏下，55秒则问 题较大? 7-12岁年龄组：能达到20秒以下为优秀，学习成绩应是名列前茅，36秒属于中等水平，班级排名会 在中游或偏下，45秒则问题较大，考试会出现不及格现象。 12 ―― 14岁年龄组：能达到16 "以下为优秀，学习成绩应是名列前茅，26 "属于中等水平，班级 排名会在中游或偏下，36 "贝恫题较大，考试会出现不及格现象。 18岁及以上成年人：最好可达到8 "的水平，20 "为中等水平。顺便说一句，想买车的朋友，如果你的注意力水平达不到20 "，请您在学习和考取驾驶执照前，先把注意力练好，否则，上路之后，肯定是个“马路杀手”。因为所有的交通事故都与注意力水平因素相关，这就是北京老百姓俗话说的“眼睛不够使的”，其 中以疲劳驾驶为最，因为疲劳状态下，是注意力最不集中的时段。为了您和他人的安全，请练注意力。为了轻松考取好成绩，获得终生的竞争力，请家长练练孩子的注意力。
注意力能否集中对于孩子的学习是非常重要的，没有注意力，学习的内容就记不住。那该如何培养和训练孩子的注意力呢？我总结了一下，具体做法有这样四种，即视觉注意力训练、听觉注意力训练、动作注意力训练和混合型注意力训练。 1、视觉注意力训练 让孩子看一些照片或动物图片，并且提出一些问题。比如给孩子看一张照片，让他说说照里都有什么人，几个男的、几个女的、几个大人、几个小孩儿、他们每个人都在干什么、手里拿的是什么等等。再比如让孩子观察桌子上的水果，然后让他说出它们的名称、颜色等等，不过让孩子观察的东西要不断的变换，不然孩子就会感到没兴趣了。 2、听觉注意力训练 给孩子讲故事，事先说好了，故事讲完了之后要提出问题让他回答，如果能够在讲故事之前就把要问他的问题提前告诉他（假如这些问题能够引起他的兴趣），相信效果会更好。这就好比我们听老 师讲课一样，如果事先做好了预习，找出了自己有疑问的地方，在听讲时就会特别心，因为是带着要寻找答案的愿望去听的。当然这样做，一开始孩子可能会只顾找答案而忽略了其他内容，不过训练的次数多了，提的问题也增多了，这样孩子就会把注意力放在整个故事上了。 3、动作注意力训练 就是通过让孩子完成特定的动作来达到训练注意力的目的。比如教他做一些体操动作、舞蹈动作或一些游戏动作，都能达到这种效果。可以进行“请你跟我这样做”这个游戏，大家围一个圈，前一个人做什么动作，紧挨着他的人就学着做这个动作，第三个人又学第二个人的动作，以此类推，谁要是跟不上就要罚唱歌，可以让小朋友们一起来做这个游戏，也可以全家人一起来做。 4、混合型注意力训练 实际上就是把眼睛看、耳朵听和做动作结合起来，既训练了视觉和听觉，又训练了动作，这种混合型注意力的训练难度大，注意力稍不集中就可能乱套，所以做这种类型训练要从最简单的动作开始，不能操之过急，可以边说边示范给孩子看，让孩子跟着做，比如说出一种物品的名称，让孩子把它指出来等。 除了对孩子进行注意力训练之外，还有一点也不能忽略，那就是找出孩子注意力不能集中的原因，这样就可以对症下药，根据孩子的弱点，一方面帮助他排除和解决一些防碍他集中注意力的因素，另一方面配合注意力的训练，提高孩子的自我控制能力。其实有时孩子对于和学习没有关系的一些动作、行为不能够做到自我控制，这说明他还不能够分清楚哪些是在上课时不应该做的行为，所以就有必要 帮助他建立这种纪律观念，然后再配合一些训练。在家里可以规定好学习的地方和时间，并且要求他学习时要专心学习，不做其它的事，也不随便说话，每次做到了就加以称赞鼓励，相信时间长了一定会收到成功。 家庭中针对孩子注意力不集中的训练方法 孩子注意力不集中，易分心，是很多孩子具有的特点。年龄越小，控制注意力的时间越短，小学 一年级的学生一次集中注意力时间至多也只有15分钟。这是由于孩子的神经系统发育还不够完善处 在发育当中，注意力不集中这种情况将随着年龄的增长渐好转。而小学要求学生上课要坐40分钟，
视觉注意力
一、视觉敏捷力测试 1．训练方法:找出每组中与第一个字母或汉字不一样的，用圆圈把它们圈起来并记录下来。BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBDBDBB共()个YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYVYYVY共()个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏弓共()个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少小共()个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太大共()个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友支共()个测试目标：培养学生视觉的敏捷性、分辨性、专注性。利用眼睛来完成分辨的任务，必须在注意力高度集中的基础上才能完成，通过不同的视觉任务可以有效的进行专注力的训练。 测试要求：每组数只准看一遍，不能回读。 测试结果评定：如果学生在2分钟之内完成，说明视觉敏捷性已经达到很“专注”的水平了；如果是在2到5分钟之内完成，说明视觉敏捷性“比较一般”；如果5分钟之后完成或未完成，说明视觉敏捷性“很差”。 二、测试说明：下面的100个数字是打乱顺序后排列的，请你按照顺序在里面找出15个数字来，例如从1～15或从2～16或30～44等，记录下你找到这15个连续数字所花的时间。 12 33 40 97 94 57 22 19 49 60 27 98 79 870 13 61 680 99 541 95 14 76 81 59 48 93 28 20 96 34 62 50 368 16 78 39 86 742 11 82 85 38 87 24 47 63 32 77 51 71 21 52 4969 35 58 18 43 26 75 30 67 64 88 17 46 53 172 15 54 10 37 23 83 73 84 90 44 89 66 91 74 92 25 36 55 65 31 045 29 56 2 测试目标：测试你在集中注意力时的记忆程度与视觉注意的广度。 测试要求：测试前可看一遍，目视完成，不能回做。 测试结果评定：如果学生在30～40秒内就找到了15个连续数字，那集中注意力时的记忆程度就属于“优等”了，大约只有5%的人有这样的能力；如果有的学生只用了40～
视觉注意力训练
视觉注意力训练 让孩子看一些照片或动物图片，并且提出一些问题。比如给孩子看一张照片，让他说说照里都有什么人，几个男的、几个女的、几个大人、几个小孩儿、他们每个人都在干什么、手里拿的是什么等等。再比如让孩子观察桌子上的水果，然后让他说出它们的名称、颜色等等，不过让孩子观察的东西要不断的变换，不然孩子就会感到没兴趣了。 2 听觉注意力训练 给孩子讲故事，事先说好了，故事讲完了之后要提出问题让他回答，如果能够在讲故事之前就把要问他的问题提前告诉他（假如这些问题能够引起他的兴趣），相信效果会更好。这就好比我们听老师讲课一样，如果事先做好了预习，找出了自己有疑问的地方，在听讲时就会特别心，因为是带着要寻找答案的愿望去听的。当然这样做，一开始孩子可能会只顾找答案而忽略了其他内容，不过训练的次数多了，提的问题也增多了，这样孩子就会把注意力放在整个故事上了。 3 动作注意力训练
就是通过让孩子完成特定的动作来达到训练注意力的目的。比如教他做一些体操动作、舞蹈动作或一些游戏动作，都能达到这种效果。可以进行“请你跟我这样做”这个游戏，大家围一个圈，前一个人做什么动作，紧挨着他的人就学着做这个动作，第三个人又学第二个人的动作，以此类推，谁要是跟不上就要罚唱歌，可以让小朋友们一起来做这个游戏，也可以全家人一起来做。 4 混合型注意力训练 实际上就是把眼睛看、耳朵听和做动作结合起来，既训练了视觉和听觉，又训练了动作，这种混合型注意力的训练难度大，注意力稍不集中就可能乱套，所以做这种类型训练要从最简单的动作开始，不能操之过急，可以边说边示范给孩子看，让孩子跟着做，比如说出一种物品的名称，让孩子把它指出来等。 5 除了对孩子进行注意力训练之外，还有一点也不能忽略，那就是找出孩子注意力不能集中的原因，这样就可以对症下药，根据孩子的弱点，一方面帮助他排除和解决一些防碍他集中注意力的因素，另一方面配合注意力的训练，提高孩子的自我控制能力。其实有时孩子对于和学习没有关系的一些动作、行为不能够做到自我控制，这说明他还不能够分清楚哪些是在上
【CN109993151A】一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910300859.7 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人 方玉明 地址 330013 江西省南昌市江西财经大学 麦庐园校区信息管理学院 (72)发明人 方玉明 黄汉秦 左一帆 温文媖 万征 (74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务 所(普通合伙) 11350 代理人 汤东凤 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/32(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法(57)摘要本发明涉及一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于：首先利用图片数据集训练静态全卷积网络（S -FCN）来获取空间特征，从而求得三维视频帧的空间显著性；其次利用二维视频数据集训练动态全卷积网络（T -FCN）并结合其相应的S -FCN结果来获取运动信息，从而求得三维视频帧的时间显著性；最后利用三维视频数据集训练深度全卷积网络（D -FCN）并结合对应的T -FCN结果来获取深度信息，从而求得三维视频最终的视觉关注图。实验结果在三维视频的视觉关注图中展现了良好的 效果。权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 109993151 A 2019.07.09 C N 109993151 A
1.一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于：首先利用静态全卷积网络(S -FCN)提取空间特征，从而求得三维视频帧的空间显著性；其次利用动态全卷积网络(T -FCN)提取运动信息，从而求得三维视频帧的时间显著性；最后利用深度全卷积网络(D -FCN)提取深度信息，求得三维视频帧的最终视觉关注图。 2.根据权利要求1所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于：还包括视觉特征，视觉特征包含：空间特征、运动特征、深度特征。 3.根据权利要求2所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于：先利用图片数据集训练好静态全卷积网络(S -FCN)，然后分别用三维视频的左右视图去测试S -FCN，得到各自带有空间特征的显著图。 4.根据权利要求2所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于：利用二维视频数据集以及视频帧对应的S -FCN结果去训练动态全卷积网络(T -FCN)，然后分别用三维视频的左右视图去测试T -FCN，得到各自带有运动特征的显著图；利用三维视频数据集以及视频帧对应的T -FCN结果去训练深度全卷积网络(D -FCN)，最终用三维视频的左视图去测试D -FCN，得到最终的三维视频视觉关注图。 5.根据权利要求3或4所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于： 在各个子网络训练过程中的损失函数可由式(1)来表达： y i 代表训练数据集中的标签图，y i ∈(y 1，y 2，...，y N )；N代表输入数据的数量；y`i 代表网络计算出来的显著图。 6.根据权利要求3或4所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于： 各个子网络的激活函数Relu可由式(2)来表达： x代表激活函数的输入。 7.根据权利要求3或4所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于： 各个子网络的优化算法Adam可由式(3)来表达： m t 和v t 分别为一阶动量项和二阶动量项；β1、β2 为动力值大小通常分别取0.9和0.999；分别为各自的修正值；W t 表示t时刻即第t迭代模型的参数；g t ＝ΔJ(W t )表示t次迭代代价函数关于W的梯度大小；∈是一个取值很小的数，为1e -8。 8.根据权利要求1所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法，其特征在于：网络框架包含三个子网络，它们分别是：用于计算空间显著性的静态全卷积网络(S -FCN)，用于估计时间显著性的动态全卷积网络(T -FCN)，以及用于估计深度显著性的深度全卷积网络(D -FCN)；在三个子网络中，它们的网络结构类似：在上采样的过程中，包含13个卷积层；在下采样的过程中，包含4个反卷积层和7个卷积层。 权 利 要 求 书1/2页2CN 109993151 A
基于matlab的图像增强方法研究 开题报告
毕业设计(论文)开题报告 学生姓名：学号： 专业： 设计(论文)题目：基于matlab的图像增强方法研究 指导教师： 年月日
开题报告填写要求 1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在系审查后生效； 2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见； 3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于10篇（不包括辞典、手册）； 4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计（论文）开题报告 1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 1.1课题研究的目的和意义 图像作为自然界景物的客观反映，是人类感知世界的视觉基础，也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。据统计，人类获得的信息大约75%是以图像的形式，通过视觉系统获得的。图像时人类重要的信息源，“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。[1] 图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统接受后，在大脑中形成的印象或认识，是自然景物的客观反映。一般来说，凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息，或人们心目中的有形想象都统称为图像。图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。实践表明，人类感知的外界信息，80%以上是通过视觉得到的。 然而，在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉心理和实际应用需求[2]。图像增强是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。 随着图像处理设备性能的不断提高以及图像数字化和图像显示设备的普及化和低价化，人们对图像质量的要求越来越高。而图像质量的含义[3]包括两个方面的内容，即图像的保真度（Fidelity）和理解度（Intelligibility）。保真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，两者属于同一个映像，只是由于传输和处理等原因造成了偏差，因此保真度往往指的是图像细节方面的差异。理解度表示图像能向人或机器提供信息的能力，其中主要包括清晰度和美感等，因此，理解度通常指的是图像整体和细节的总体概念。