基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研

提出一种生物激励的显著性特征计算模型。首先通过注意块学习从眼动数据库中选择与视觉响应一致的稀疏基；然后基于稀疏基表达原理对图像建立计算模型并提取显著性特征：包括全局连续性、区域颜色对比以及局部复杂度对比特征；再仿照细胞调节原理，提出新的特征组合方法进行特征融合。最后将该算法在多个典型的场景中对感兴趣区进行提取实验，证明比其他算法具有优越性。并提出将此算法应用于虚拟与现实场景融合中，能良好地提取出真实场景中的有效区域和剔除虚景区域。