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基于视觉感知的目标特性分析

作　者: 谭菊
导　师: 李正周
学　校: 重庆大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 视觉感知纹理特征灰度共生矩阵支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 95次
引　用: 1次
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内容摘要

鹰能从复杂的自然背景中敏锐地捕获、跟踪地面奔跑的猎物。动物强大的视觉功能一直吸引着广大工作者对其视神经信息处理系统进行研究。通过仿生动物视觉神经信息处理系统实现复杂背景下的运动目标检测与跟踪,往往需要提取目标静态特征、动态特征及两者复合特征,自底向上实现对目标的注意。静态特征是动态特征的基础,本文主要研究基于视觉感知机理的复杂背景下目标静态特征提取和识别问题,通过深入探讨和分析模型改进、纹理特征提取和兴趣目标识别等问题,提高兴趣目标在显著图的显著程度,从而达到首先或率先聚焦兴趣目标。本文首先分析视觉注意模型的研究现状,讨论人类感知系统的结构与特点。在Itti模型中加入轮廓特征提取,建立了改进模型,并通过实验验证该改进模型能较大程度提升兴趣图描述目标区域的准确性。其次,利用灰度共生矩阵提取人造物体和自然物体的纹理特征,自然景物的纹理特征和人造景物的纹理特征存在差别,自然景物的纹理较粗糙而人造景物的纹理较细致。最后,在Itti模型上融入轮廓和纹理特征,改进计算模型,进行试验比较验证。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 选题背景与任务  7-9
  1.2 视觉注意模型研究现状  9-12
  1.3 章节安排  12-13
2 视觉注意模型的生物学与理论基础  13-24
  2.1 人类视觉感知系统概述  13-15
  2.2 人类视觉感知系统的结构和概念  15-20
    2.2.1 视觉通路  16-17
    2.2.2 视觉信息处理过程  17-18
    2.2.3 感受野  18-20
  2.3 人眼信息敏感性理论  20-22
    2.3.1 颜色敏感性  21
    2.3.2 空间方位敏感性  21-22
  2.4 人类视觉系统的注意机制  22-23
    2.4.1 认识视觉注意  22-23
    2.4.2 选择性视觉注意  23
  2.5 本章小结  23-24
3 纹理特征提取及分类  24-42
  3.1 纹理的基本概念  24-26
  3.2 纹理特征提取方法  26-33
    3.2.1 灰度直方图  26-27
    3.2.2 图像的自相关函数  27-28
    3.2.3 基于Gabor 小波的纹理特征提取法  28-29
    3.2.4 灰度共生矩阵法  29-33
  3.3 纹理粗糙度  33-34
  3.4 纹理分类器的设计  34-37
    3.4.1 线性支持向量机  34-36
    3.4.2 非线性支持向量机  36-37
  3.5 灰度共生矩阵提取特征的实现方法  37-41
    3.5.1 窗口的选取  37-38
    3.5.2 参数的选取  38
    3.5.3 特征值选取  38
    3.5.4 灰度共生矩阵提取特征的算法  38-39
    3.5.5 实验及结果分析  39
    3.5.6 软件编制流程图  39-41
    3.5.7 结果分析  41
  3.6 结论  41-42
4 融入纹理的视觉注意计算模型  42-52
  4.1 本文模型框架  42-43
  4.2 视觉尺度空间  43-44
    4.2.1 视网膜的尺度性质  43
    4.2.2 基于视网膜特性的模板构造  43-44
  4.3 兴趣图的生成过程  44-50
    4.3.1 亮度映射图  44-45
    4.3.2 颜色映射图  45-46
    4.3.3 方向映射图  46-47
    4.3.4 边缘映射图  47-48
    4.3.5 纹理映射图  48-49
    4.3.6 映射图组合  49
    4.3.7 多特征融合  49-50
  4.4 注意焦点转移  50
  4.5 实验比较  50-51
  4.6 本章小结  51-52
5 总结和展望  52-53
  5.1 总结  52
  5.2 展望  52-53
致谢  53-54
参考文献  54-57
附录  57

基于视觉感知的目标特性分析

内容摘要

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