[发明专利]基于视觉感知正反馈的显著性检测方法有效
| 申请号： | 201611202475.4 | 申请日： | 2016-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN106780468B | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | 潘晨;吴祯 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视觉感知正反馈的显著性检测方法，包括：1)利用已有的多种显著性检测方法初步检测图像显著度；2)叠加上述结果，生成新的综合显著度图。阈值法二值化该图，形成二值注视区Ip；3)重复采集Ip内外的少量像素样本，经训练，并行构建多个RVFL神经网络模型；多个神经网络模型分类像素，经集成形成二值目标输出BW；4)BW作为一种神经发放脉冲，返回步骤2与综合显著图做叠加，形成迭代循环；5)迭代中，若正反馈环节的输入Ip与输出BW基本相同，表明感知饱和，迭代停止。Ip或BW即为图像中的最显著目标分割结果。本发明通过多种显著性检测方法叠加和视觉感知正反馈迭代，来模拟人类视觉，得到更接近人类视觉感知的视觉显著图。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视觉 感知 正反馈 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉感知正反馈的显著性检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)利用已有的多种显著性检测方法进行显著性检测1～n，初步检测图像显著度图，模拟多通道视觉感知；2)叠加感知结果，生成新的综合显著度图；阈值法二值化该图，可形成二值注视区Ip，模拟人眼注视；3)重复采集Ip注视区内外的少量像素样本，经学习/训练，并行构建多个RVFL神经网络模型，模拟人脑神经网络；多个神经网络模型分类像素，经投票法集成形成二值目标输出BW；4)BW作为一种神经发放脉冲，返回步骤2)与综合显著图做叠加，形成新显著图，形成迭代循环；5)迭代中，若正反馈环节的输入Ip与输出BW基本相同，表明感知饱和，迭代停止；Ip或BW即为图像中的最显著目标分割结果。
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