基于人眼视觉注意和图像聚类分析的ROI提取方法

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于人眼视觉注意和图像聚类分析的ROI提取方法
- Region of interest extraction based on visual attention model and image clustering analysis
- 光学技术 2015年41卷第5期页码：400-403
- 作者机构：
  
  1. 1:北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室
  2. 2:南阳理工学院电子与电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61340018,61271427);北京市自然基金资助项目(4152045)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.05.004
  中图分类号：
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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陈居现, 高昆, 邵晓光, 等. 基于人眼视觉注意和图像聚类分析的ROI提取方法[J]. 光学技术, 2015,41(5):400-403.

Region of interest extraction based on visual attention model and image clustering analysis[J]. 2015, 41(5): 400-403.
陈居现, 高昆, 邵晓光, 等. 基于人眼视觉注意和图像聚类分析的ROI提取方法[J]. 光学技术, 2015,41(5):400-403. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.05.004.

Region of interest extraction based on visual attention model and image clustering analysis[J]. 2015, 41(5): 400-403. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.05.004.

针对Itti的视觉注意模型不能很好地反应区域的边界和形状问题

提出了一种改进的自底向上(BottomUp)的视觉注意模型。在经典的Itti模型基础上

用小波变换取代了高斯金字塔分解

改进了初始视觉特征的合并策略以得到图像的视觉显著图

结合彩色图像聚类分析方法完成图像的感兴趣区域自动提取。实验结果表明

自动提取的感兴趣区域更符合人眼的实际观察效果

在复杂背景下的提取效果大大优于传统的感兴趣区域提取方法。

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CSCD

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