基于視覺顯著性的目標識別.pdf

1、移動機器人的目標識別以圖像處理、分析和理解為基礎(chǔ),是一項多學(xué)科綜合的復(fù)雜技術(shù),現(xiàn)在已經(jīng)參透到軍事、空間探索、醫(yī)學(xué)、工業(yè)等各個領(lǐng)域,作為室外移動機器人自主導(dǎo)航和環(huán)境認知的重要組成部分,得到了國內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注。受生物視覺系統(tǒng)的啟發(fā),視覺選擇性注意機制模擬生物的視覺功能,從一個復(fù)雜的場景中提取出易引起觀察者注意的圖像區(qū)域信息,為解決大數(shù)據(jù)量的計算、提高系統(tǒng)實時性提供了新的思路。本文對基于視覺顯著性的目標識別問題進行了研究。
　　首

2、先,討論了基于視覺的場景目標識別的研究意義及背景、機器視覺的應(yīng)用狀況、自然場景目標識別的發(fā)展歷程以及在研究中遇到的問題;在介紹了人類視覺感知機制的基礎(chǔ)上,深入研究了選擇性注意機制的兩個主要模型:自底向上的選擇性注意和自頂向下的選擇性注意,以及視覺選擇性注意的特點及應(yīng)用。
　　其次,針對視覺顯著區(qū)域提取問題,單純的只用一種特征來表征圖像的信息不能全面描述圖像所包含的內(nèi)容,所以提出了一種基于顏色和紋理的視覺顯著區(qū)域提取算法。該算法在L

3、ab顏色模型上采用高斯差分濾波器對圖像進行處理,采用二維Gabor濾波器提取圖像的紋理特征,最后融合顏色與紋理特征得到圖像的顯著區(qū)域。實驗結(jié)果表明該方法能有效檢測出顯著區(qū)域,抑制非顯著區(qū)域,并能很好的用于后期的圖像處理,如對物體識別,路標檢測,機器人自定位以及場景的分類等。
　　最后,針對目標識別問題,模擬生物視覺功能,首先根據(jù)視覺選擇性注意機制提取圖像的顯著區(qū)域并把顯著區(qū)域從背景中分割出來,之后提取顯著區(qū)域的SURF不變性特征,