淺析基于空間信息的視覺注意模型

葉 濤

（新鄉學院 計算機與信息工程學院，河南 新鄉 453000）

淺析基于空間信息的視覺注意模型

葉 濤

（新鄉學院 計算機與信息工程學院，河南 新鄉 453000）

近幾年，基于頻譜變化的視覺顯著性檢測模型逐漸成為研究熱點，大多數頻域視覺注意模型的主要思想通常是利用離散傅里葉變換或離散余弦變換等方法把圖像從空間域變換到頻譜域，然后通過對頻域內的相位譜、幅度譜等信息進行分析和處理，提取顯著信息，最后再通過逆變換到空間域并進行后續處理得到最終的顯著圖。

空間信息；視覺注意；顯著性檢測

1 研究的目的和意義

在圖像壓縮領域，傳統方法一般都是把輸入圖像切分成小圖塊，然后不加區分地對所有圖塊采用一種變換機制進行編碼，這樣做沒有充分利用人眼的視知覺特性。相關研究表明，人眼對圖像進行非均勻采樣，同時人眼以高分辨率處理關注區域，以較低分辨率處理非關注區域。因此可以通過構建視覺注意模型來預測人眼關注區域，然后分別對關注區域和非關注區域采用不同壓縮比方案，盡可能保留關注區域的圖像信息。此外，視覺注意機制的相關研究對其他一些實際應用如汽車導航、廣告設計等也有著借鑒價值。在視頻監控、自主駕駛、數字媒體庫中的信息檢索以及醫學圖像分析時，如果采用選擇性視覺注意的方法，便可以在海量數據中高效地找到有用的信息。因此，在神經科學、認知科學和計算機工程等領域，視覺注意形成機制的探索和視覺注意計算模型的設計已經成為目前國內外的研究熱點。……