[发明专利]基于模拟人类视觉的机器视觉构建方法

权利要求书

1.一种基于模拟人类视觉的机器视觉构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)通过频域法对目标图像作显著性检测，得到相应的像素显著度图，所述像素显著度图与所述目标图像的像素位置信息一致；

2)对所述的像素显著度图中的显著点，依据显著度进行排序；

3)选取前N个显著点作为注视点，以每个注视点为中心，形成信息熵最大的局部区域，这些局部区域组成注视区域；

4)对所述的注视区域内部像素进行随机采样，并对注视区域外部进行等量的像素随机采样；采样得到的注视区域内部像素作为正样本，注视区域外部像素作为负样本；

5)利用极限学习机训练策略，训练得到一个二分类的前馈神经网络模型，通过该模型分类所述目标图像的全部像素，将被分为正样本的像素区域作为第一注视目标区；

选取前N+M个显著点作为注视点，依照步骤3)形成注视区域，再经步骤4)和5)得到相应的第二注视目标区；

比较第一注视目标区和第二注视目标区的重叠程度，重叠程度大则表明对目标的视觉感知强度大；重叠程度小则表明还未形成足够的对目标的视觉感知强度，继续重复上述过程，直至达到足够的视觉感知强度，最终的注视目标区为上述过程所有注视目标区的叠加。

2.根据权利要求1所述的基于模拟人类视觉的机器视觉构建方法，其特征在于：获得注视目标区后，在目标图像和像素显著度图中该区域被清零，对更新后的像素显著度图中的显著点，依据显著度再次排序，重复步骤3)、4)和5)，得到新的注视目标区，依次获得图像中的多个目标区。

3.根据权利要求1或2所述的基于模拟人类视觉的机器视觉构建方法，其特征在于：所述的频域法是指通过超复数傅立叶变换，将彩色图像中的红、绿、蓝三个分量作为超复数的三个虚部参与傅立叶变换，只保留相位谱信息，经傅立叶反变换获得像素显著度图。