基于多源影像的显著性检测及其在图像缩放中的应用

项目名称： 基于多源影像的显著性检测及其在图像缩放中的应用

项目编号： No.61379094

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 王琦

作者单位： 中国科学院西安光学精密机械研究所

项目金额： 76万元

中文摘要： 人类的视觉注意机制使得高效的信息处理成为可能，同时也启发了计算机视觉的研究者们从注意机制的角度另辟蹊径。图像显著性检测正是视觉注意机制在计算机视觉研究中的主要体现形式。尽管传统的显著性检测算法在很多场合取得了令人满意的结果，但仍然存在一些问题，主要体现在：在显著性计算中有效信息利用不足，数据表达方式并不能很好地反映人类视觉特性，以及所定义的模型缺乏自主学习能力。针对上述问题，本项目拟基于多源影像，采用张量的数据表达方式和机器学习的方法对显著性检测进行深入研究。同时，将显著性检测的结果应用于高质量的图像缩放中。希望通过本项目的研究能从多源影像的角度对显著性检测给出一个系统级的解决方案，为丰富和发展计算机视觉理论做出积极的贡献，为人类视觉注意机制建模进行有益的尝试。

中文关键词： 显著性检测；图像缩放；多源数据；张量分析；

英文摘要： The selective mechanism of human being makes it possible for highly efficient information processing. It also inspires the researchers from computer vision field to take this phenomenon into consideration in their research. To tackle the selective mechani

英文关键词： saliency detection；image resizing；multi-source data；tensor analysis；