基于多尺度分割的视觉显著性模型及其应用研究

项目名称： 基于多尺度分割的视觉显著性模型及其应用研究

项目编号： No.61171144

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 刘志

作者单位： 上海大学

项目金额： 60万元

中文摘要： 视觉显著性模型是国际前沿的一个研究热点，近年来广泛用于众多基于内容的图像处理应用中，但目前各类模型对于复杂图像生成的显著性图质量较差，尚不能以清晰的边界完整地凸显显著对象区域并有效地抑制复杂的背景区域。为克服目前模型的缺陷，本项目提出基于多尺度分割的视觉显著性模型，并获得显著性树这一新的显著性表征方式。首先，提出基于区域统计模型的多尺度分割方法，以获得图像有意义的多尺度区域表示。然后在此基础上，提出系统的显著性度量、修正与传播方法来生成显著性树以表征多尺度的区域级显著性；进而提出多尺度显著性融合方法来衍生出高质量的显著性图，用于提升显著对象检测与图像质量客观评价的性能。最后，本项目将通过显著对象分割、基于内容的图像检索、内容感知的图像缩放等应用来充分验证显著性树的有效性和普适性。预期研究成果不仅将丰富并推动视觉显著性模型研究的发展，而且将提升众多基于内容的图像处理应用的性能。

中文关键词： 视觉显著性模型；多尺度分割；显著性树；显著性图；基于内容的图像处理

英文摘要：

英文关键词： Visual saliency model；multiscale segmentation；saliency tree；saliency map；content based image processing