自然场景中的视觉显著对象检测

显著对象检测是视觉注意机制的一个重要应用基础研究，对于图像检索、场景分析、图像标注与对象识别都有着重要的研究意义。基于Tresiman特征整合理论和Koch计算框架，提出一种自然场景中视觉显著对象的检测方法。该方法首先建立适用于彩色自然场景的视觉显著度模型，计算多种不同特征的显著度，然后在融合不同特征的综合显著度图中提取显著对象。实验结果表明，与经典的Itti模型相比，这种方法不仅检测快速而且更准确地将视觉显著对象从背景中分离出来，更符合人眼的真实视觉注意过程。