基于全局对比度的显著性检测
解决计算机视觉技术中的显著性检测问题的实践技巧
解决计算机视觉技术中的显著性检测问题的实践技巧计算机视觉技术在近年来得到了广泛的应用，涉及到许多领域，如图像处理、目标识别、自动驾驶等。
而在这些应用中，显著性检测是一个重要的问题，它帮助计算机识别图像中的重要区域，从而提高图像分析和理解的效率。
本文将介绍一些解决计算机视觉技术中的显著性检测问题的实践技巧。
首先，了解显著性检测的基本原理是很重要的。
显著性检测的目标是找到图像中最能吸引人眼注意力的区域。
这些区域通常具有明显的颜色、纹理或者边界等特征。
因此，了解颜色、纹理和边界等特征对显著性检测的影响是非常有帮助的。
例如，在应用显著性检测算法时，可以选择适合处理具有丰富纹理、高对比度或者强烈颜色差异的图像的算法。
其次，选择适合的显著性检测算法也是非常重要的。
目前，有许多显著性检测算法可供选择。
一些基于统计模型的算法，如离散离散小波变换和频域分析等，可以有效地捕捉到图像中的显著性特征。
而另一些基于机器学习的算法，如支持向量机和卷积神经网络等，可以通过训练来学习图像中的显著性模式。
根据具体的应用需求，选择适合的算法可以大大提升显著性检测的准确性。
此外，合理预处理图像也能够提高显著性检测的效果。
预处理包括对图像进行去噪、增强和尺度归一化等操作。
去噪可以减少图像中的干扰，增强可以突出图像中的显著性特征，尺度归一化可以使得不同分辨率的图像具有相似的特征尺度。
通过合理预处理，可以使得显著性检测算法更好地工作。
此外，引入上下文信息也是提升显著性检测效果的重要手段之一。
图像中的显著性通常是依赖于周围区域的。
因此，考虑图像中局部和全局上下文信息对显著性检测的影响是非常重要的。
一种常见的方式是使用图像分割算法将图像分割成多个具有一定上下文关系的区域，然后根据每个区域的显著性特征来判断其中最具显著性的区域。
另一种方式是直接利用全局上下文信息来约束显著性检测的结果。
通过加入上下文信息，可以提高显著性检测的稳定性和准确性。
最后，评价和比较不同的显著性检测算法也是很有必要的。
图像显著区域检测方法
图像显著区域检测方法在当今的数字时代，图像信息无处不在。
无论是在医学影像、卫星图像、监控视频，还是在我们日常拍摄的照片中，图像都承载着丰富的信息。
然而，在处理和分析这些海量的图像数据时，我们往往并不需要关注整个图像的所有细节，而只对其中最引人注目的部分，也就是显著区域感兴趣。
图像显著区域检测就是一种能够帮助我们快速准确地定位这些关键区域的技术。
那么，什么是图像显著区域呢？简单来说，图像显著区域就是在一幅图像中，能够吸引人类视觉注意力的部分。
比如，在一张风景照片中，一片鲜艳的花海可能就是显著区域；在一张人物照片中，人物的面部通常会是显著区域。
这些显著区域往往具有一些独特的特征，如颜色鲜艳、对比度高、形状独特等。
接下来，让我们来了解一下一些常见的图像显著区域检测方法。
一种常用的方法是基于对比度的检测。
这种方法的基本思想是，显著区域与图像的其他部分相比，在某些特征上存在较大的差异。
比如，在颜色特征上，如果一个区域的颜色与周围区域的颜色差异很大，那么这个区域就可能是显著区域。
通过计算每个像素点与周围像素点在颜色、亮度等方面的差异，并将这些差异进行整合，就可以得到图像的显著区域。
另一种方法是基于频率域的检测。
图像在频率域中也有其独特的表现。
通过对图像进行傅里叶变换，将其转换到频率域中，然后分析频率域中的信息，可以发现显著区域往往在某些频率成分上具有较高的能量。
利用这一特点，可以实现显著区域的检测。
还有基于视觉注意力模型的方法。
人类的视觉注意力机制是一个非常复杂但又高效的系统。
研究人员通过对人类视觉注意力机制的研究，建立了相应的数学模型。
这些模型考虑了诸如视觉焦点、视觉扫描路径等因素，能够更接近人类视觉感知地检测出图像中的显著区域。
基于图论的方法也是一种有效的手段。
将图像看作一个图，其中像素点作为节点，像素点之间的关系作为边。
通过定义节点之间的权重和边的连接方式，利用图论中的算法来传播和计算显著值，从而确定显著区域。
利用图像对比度进行显著目标检测
利用图像对比度进行显著目标检测邹强;蒋平;周进;卢泽琼【摘要】为了对复杂自然场景中各类显著目标进行准确的检测，提出了一种基于图像对比度的检测方法。
首先利用全局对比度算子对图像进行检测得到全局对比度显著图，再利用局部对比度算子进行检测得到局部对比度显著图，对局部对比度显著图再做边缘处理和形态学膨胀，然后用全局对比度算子对其紧凑化得到最后的局部对比度显著图。
融合全局和局部对比度显著图并加入一定的先验知识得到最后的显著目标图。
实验表明该方法性能超过了现有大多数显著目标检测方法。
%In order to detect all kinds of salient object in natural scene, we present a method which combined image global contrast and local contrast information. Firstly, use global and local contrast detector to get the global and local contrast saliency map. Then, make border cut and morphological dilation on local contrast saliency map. Finally, combine global and local contrast saliency map and make center bias to get final saliency map. We provide quantitative evaluation which shows the proposed method outperforms many other state-of-art methods.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】6页(P77-82)【关键词】显著目标;局部对比度;区域对比度【作者】邹强;蒋平;周进;卢泽琼【作者单位】中国科学院光电技术研究所，成都 610209; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院光电技术研究所，成都 610209;中国科学院光电技术研究所，成都 610209;中国科学院光电技术研究所，成都 610209; 中国科学院大学，北京100049【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言图像处理领域对显著目标的检测方法主要是模仿人类视觉中的注意力选择机制对图像中感兴趣目标的提取。
基于区域对比的图像显著性检测方法
基于区域对比的图像显著性检测方法孙赫赫;尚晓清;王冲【摘要】With the development of computer vision,image salient region detection plays an important role in the field of image processing.In order to detect the salient region of natural image exactly,a method of saliency detection based on region contrast is proposed.The method first processes the input image using superpixel segmentation,then calculates the region contrast by features of color and spatial,then combined with the distance of average vectors of pixel features between image sub-region and its neighborhood and the center prior to generate high quality saliency pared with the other saliency detection methods, the experimental results show that this method can detect the salient region more sufficient and better suppress the background.%随着计算机视觉的发展,图像显著区域检测在图像处理领域越来越重要.为了对自然图像中的显著区域进行准确的检测,提出了一种基于区域对比的图像显著性检测方法.首先对图像进行超像素分割预处理,然后利用图像的颜色特征和空间特征算出区域对比度,再结合图像子区域与其邻域像素平均特征向量的距离以及中心优先原则得到图像高质量的显著图.仿真实验结果表明,与其他的显著性检测算法相比,可以更加有效地检测出显著性目标,更好地抑制背景.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)010【总页数】5页(P192-195,203)【关键词】显著性检测;区域对比;中心优先;显著图【作者】孙赫赫;尚晓清;王冲【作者单位】西安电子科技大学数学与统计学院,西安710126;西安电子科技大学数学与统计学院,西安710126;西安电子科技大学数学与统计学院,西安710126【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言图像显著区域检测是把人类视觉系统感兴趣的地方快速准确地定位并提取出来。
显著性检测算法在图像处理中的应用
显著性检测算法在图像处理中的应用在现代社会中，图像处理技术得到了广泛的应用。
随着人工智能技术的发展，如何准确地检测出一张图片中的重要信息，成为了图像处理领域研究的重点之一。
本文将介绍显著性检测算法在图像处理中的应用。
一、显著性检测算法的概念显著性检测算法是一种自动分析图像的方法，旨在识别并提取图片中的重要信息。
它通过计算图像中每个像素的显著性值，即像素在整张图片中的重要程度，来确定哪些区域是最显著、最引人注意的。
目前常见的显著性检测算法主要有两种，一种是基于全局信息的算法，即通过计算整张图片的特征来识别显著区域；另一种是基于局部信息的算法，即通过计算每个像素周围区域的特征来识别显著区域。
根据不同的应用场景，我们可以选择不同的算法。
二、显著性检测算法在目标检测中的应用显著性检测在目标检测中有着广泛的应用。
在计算机视觉领域中，目标检测是一个基本的任务。
其核心思想是从一张图片中找出某个指定的目标物体，进而提高计算机处理图片的准确性。
在目标检测时，显著性检测算法可以帮助我们准确地识别出目标所在的区域，并将其与其他区域进行区分。
比如，在一个由多个物体组成的图片中，我们通过显著性检测算法可以很容易地判断出哪个物体是被观察者需要寻找的目标物体，从而实现准确的目标检测。
三、显著性检测算法在图像分割中的应用图像分割是图像处理领域中的一项基础任务，其目的是把一幅图片分成若干部分，以达到提取图片结构和元素的目的。
在图像分割时，显著性检测算法可以帮助我们准确地区分出每个区域的显著性，从而实现更加精准的分割。
根据不同的应用场景，我们可以采用不同的显著性检测算法来实现图像分割。
比如，在医疗图像分割中，通过对病灶进行显著性检测，可以帮助医生更加准确地进行病情诊断和治疗。
在自然场景的图像分割中，显著性检测算法可以帮助我们更好地识别出景观中的各个构成元素，进而提高图像的整体质量和观赏效果。
四、显著性检测算法在图像增强中的应用图像增强是一种常见的图像处理任务，旨在使图像更加美观，或者提高图像中某些细节的可见性。
使用计算机视觉技术进行显著性检测的方法
使用计算机视觉技术进行显著性检测的方法计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机具备理解和解释图像和视频的能力。
在目标检测、图像分割和显著性检测等任务中，计算机视觉技术都发挥了重要作用。
本文将重点介绍使用计算机视觉技术进行显著性检测的方法。
显著性检测是指在一副图像中确定视觉注意力所集中的位置。
这个概念来源于人类的注意力机制，人们在观看一幅图像时，往往只会关注其中的一部分，而对其他内容不太关注。
计算机视觉领域利用图像处理和机器学习的方法，希望能够模拟人类的这种注意力机制，从而在图像处理、图像搜索和信息检索等应用中获得更好的效果。
显著性检测方法中较常用的一种是基于视觉特征的方法。
这种方法通过提取图像的颜色、纹理、边缘等信息，来判断图像中的显著目标。
其中，颜色特征的提取可以通过颜色直方图、颜色对比度等方式来实现；纹理特征的提取可以通过局部二值模式（LBP）或者灰度共生矩阵（GLCM）等方式来完成；边缘特征的提取可以通过Canny算子或者Sobel算子等方法来实现。
将提取到的特征进行加权，就可以得到显著性图，从而实现显著性检测。
除了基于视觉特征的方法，还有一类叫做基于图像分割的方法。
这些方法将图像分割成不同的区域，并通过计算各个区域的显著性得分，来确定图像中的显著目标。
目前较为常用的图像分割算法有k-means聚类、图割算法和均值漂移算法等。
在得到图像分割结果后，可以计算每个区域的显著性得分，得到显著性图。
这种方法相对于基于视觉特征的方法，更能考虑到图像的全局信息和上下文信息。
另外，基于深度学习的方法近年来也得到了广泛应用。
使用深度神经网络对图像进行特征提取和处理，可以获得更高的准确度和鲁棒性。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种应用最广泛的深度学习模型，通过多层卷积和池化操作，可以提取出图像中不同尺度的特征。
通过在CNN的基础上进行改进，如引入注意力机制（Attention）或者空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling），可以进一步提高显著性检测的性能。
基于局部和全局特征融合的显著性检测
2020年6月计算机工程与设计June2020第41卷第6期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.41No.6基于局部和全局特征融合的显著性检测张卫国，马静瑞+(西安科技大学计算机科学与技术学院，陕西西安710054)摘要：为解决现有方法过分强调局部对比度而忽略图像全局特征的问题，提出一种局部和全局特征融合的显著性检测模型。
基于多种图像先验信息以及局部对比度进行显著值计算，利用多尺度融合策略得到局部显著图；利用全卷积神经网络对图像进行全局搜索估计图像像素的显著性概率，将其与局部显著图进行融合得到最终的显著图。
在3个公共数据集上与5种经典方法进行对比评测，实验结果表明，该方法具有更高的F-measure和更低的MAE值。
关键词：显著性检测；局部对比度；全局特征；先验信息；全卷积神经网络中图法分类号：TP391文献标识号：A文章编号：1000-7024(2020)061714-05doi：10.%6208/j.issnl000-7024.2020.06.035Saliency detection based on local and global feature fusionZHANG Wlguo,MA Jin g rui+(College of Computer Science and Technology,Xi?an University of Science and Technology,Xi'an710054,China) Abstract:To solve the problem of over emphasizing local contrast while ignoring global features,a saliency detection model based 9n l9cal and gl9bal feature fusi9n was pr9p9sed.Based9n multiple kinds9f image pri9r inf9rmati9n and l9cal c9ntrast&the salie-ncyvaluewascalculated&andthel9calsaliencymapwas9btainedacc9rdingt9multi-scalefusi9nstrategy.Thegl9balsearch9f the image was carried out using the full convolution neural network to estimate the saliency probability of the image pixels&and the final saliency map was obtained by fusing it with the local saliency map.This method was compared with classical methods on threecommondatasets.ExperimentalresultsshowthattheproposedmethodhashigherF-measureandlowerMAEvalues. Key words：saliency detection；local contrast；global features；prior information#full convolutional neural network0引言显著性检测旨在模拟人类视觉系统的选择性处理，识别图像中最重要和最显著的对象区域。
显著目标检测方法及其应用研究
显著目标检测方法及其应用研究显著目标检测方法及其应用研究摘要：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，显著目标检测作为一种重要的计算机视觉任务，已经吸引了广泛的关注和研究。
本文将介绍几种常见的显著目标检测方法，并探讨其在图像分割、目标识别和视觉注意力模型等领域的应用。
1. 引言显著目标检测是指在一幅图像中找到对人类视觉系统特别吸引的目标区域。
它在计算机视觉、机器学习和图像处理等领域具有广泛的应用，如图像搜索、视频分析和医学图像诊断等。
2. 常见显著目标检测方法2.1 图像显著性检测图像显著性检测是一种基于低级视觉特征的显著目标检测方法。
它主要利用颜色、纹理和亮度等特征来区分目标与背景。
图像显著性检测方法包括基于全局对比度、基于局部对比度和基于频域分析等。
2.2 目标检测与识别目标检测与识别是一种基于目标形状、纹理和上下文信息的显著目标检测方法。
它不仅能够检测图像中的显著目标，还能够对目标进行分类和识别。
目标检测与识别方法包括基于特征提取、基于模型匹配和基于深度学习等。
2.3 视觉注意力模型视觉注意力模型是一种模拟人类视觉注意机制的显著目标检测方法。
它主要利用人眼在观看图像时的注意偏好，将观看结果应用于显著目标检测。
视觉注意力模型包括传统的视觉注意力模型和深度学习的视觉注意力模型。
3. 显著目标检测方法的应用研究3.1 图像分割显著目标检测方法在图像分割领域起到了重要的作用。
它能够帮助将图像中的目标从背景中分割出来，提供更精确的图像分割结果。
在图像分割中，显著目标检测方法能够提高分割的准确性和效率。
3.2 目标识别显著目标检测方法在目标识别领域也有广泛的应用。
它能够在复杂的背景下准确地定位和识别目标，并提供更好的目标识别结果。
在目标识别中，显著目标检测方法能够提高目标的检测和识别率。
3.3 视觉注意力模型显著目标检测方法在视觉注意力模型中也有重要的应用。
它能够准确地模拟人类的视觉注意机制，提供更有效的显著目标检测结果。
显著性目标检测
显著性目标检测显著性目标检测（Saliency Object Detection）是一种计算机视觉技术，旨在从图像中准确地提取出显著性目标。
显著性目标是指在图像中相对于背景而言更加显著和突出的区域。
在许多计算机视觉任务中，如目标识别、图像分割和图像检索等，显著性目标检测都起到了至关重要的作用。
显著性目标检测的目的是模拟人类视觉系统对图像中显著性目标的感知过程。
从心理学的角度来看，人类视觉系统会根据一些显著性原则来快速地识别出显著性目标，如颜色对比、亮度对比、方向对比等。
因此，显著性目标检测算法通常会根据这些原则来计算图像中每个像素的显著分值，并将显著分值高的像素区域作为显著性目标。
显著性目标检测的算法主要分为两类：基于底层特征的方法和基于全局特征的方法。
基于底层特征的方法主要是利用低层次的图像特征，如颜色、纹理和亮度等，来计算每个像素的显著分值。
这类方法通常采用局部运算的方式，计算每个像素与其周围像素的差异度。
基于全局特征的方法则是利用高层次的图像特征，如形状，结构和语义等，来计算每个像素的显著分值。
这类方法通常采用全局统计的方式，计算整个图像的显著性。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的显著性目标检测算法也取得了巨大的进展。
深度学习可以自动地从大量的图像中学习特征表示，从而有效地提取出图像中的显著性目标。
当前，基于深度学习的显著性目标检测算法已经成为许多计算机视觉任务中的关键步骤。
显著性目标检测在许多实际应用中都有着重要的作用。
例如，广告设计中需要将显著性目标置于突出的位置，以吸引用户的注意力；自动驾驶中需要能够准确地检测出道路上的显著性目标，如行人和车辆，以提高行车安全性。
因此，显著性目标检测的研究和应用具有重要的理论和实际意义。
总之，显著性目标检测是一种重要的计算机视觉技术，旨在从图像中准确地提取出显著性目标。
随着深度学习的发展，基于深度学习的显著性目标检测算法已经取得了巨大的进展，并在许多实际应用中发挥着重要的作用。