基于小波超复数分数阶傅里叶变换的视觉显著目标检测研究

摘要

随着计算机技术和相关图像处理设备的发展，彩色图像已成为各种多媒体信息的主流，彩色图像处理也越来越受到人们的迫切需求，而且应用范围也越来越广。彩色图像包含了丰富的可视化信息，各颜色通道之间也存在着密切光谱联系，使得灰度图像的处理方法很难直接适用到彩色图像处理中，对彩色图像的处理也比灰度图像处理困难的多。彩色图像处理的关键是如何从人眼视觉感知的角度出发，更好的利用彩色图像包含的可视化信息。实际中，由于图像采集传输过程可能会引入脉冲噪声干扰，我们需要先进行降噪预处理，因此，本文在降噪预处理基础上进一步研究了彩色图像中显著目标检测方法。
　　本文首先介绍了彩色图像处理的研究现状和论文的主要研究内容，然后从人眼视觉的角度，介绍了颜色光学的基本知识和颜色空间模型的分类、相互转换关系。接下来就分别详细的介绍了本文研究的彩色图像降噪预处理和显著目标检测方法。
　　针对彩色图像中可能引入的脉冲噪声干扰，本文在第三章就提出了一种基于噪声检测的开关型矢量滤波方法，进行降噪预处理，为后续的处理做好铺垫。该章节首先介绍了脉冲噪声模型、特点，然后介绍了传统的彩色图像滤波方法，最后在MCWVMF算法的基础上改进，引入噪声检测机制，并结合人眼视觉感知来构造权值系数，从而提出了一种新的彩色图像矢量滤波方法，具有很好的滤波效果。
　　从人眼视觉感知的角度去处理彩色图像，这已成为计算机视觉处理和人工智能处理领域的热点。在降噪预处理的基础上，本文在第四章节中研究了彩色图像中显著目标检测方法，首先介绍了人眼的生理构造、视觉感知基础，然后介绍了几种常见的模拟人视觉感知的模型。最后，结合四元数理论，提出了一种新的显著目标检测算法，该算法利用小波变换的多尺度、多分辨率特性和彩色图像超复数分数阶傅里叶变换相位信息，能够有效的检测出彩色图像中的显著目标。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 课题的研究现状

1．3 本文的主要研究内容

1．4 本文的组织结构

第2章 颜色光学的基本知识

2．1 颜色光学基础

2．1．1 可见光范围

2．1．2 光通量

2．1．3 亮度

2．2 颜色基本特征

2．2．1 颜色属性

2．2．2 颜色的定量描述

2．2．3 混色原理

2．3 颜色空间模型

2．3．1 面向设备的颜色空间

2．3．2 面向视觉感知的颜色空间

2．3．3 均匀颜色空间

2．4 本章小结

第3章 基于部分比例加权矢量的彩色图像滤波

3．1 脉冲噪声模型

3．2 传统的彩色图像滤波方法

3．2．1 经典的矢量滤波器

3．2．2 加权的矢量滤波器

3．2．3 开关型矢量滤波器

3．2．4 基于纹理分析的滤波器

3．3 本文提出的彩色图像滤波算法

3．3．1 双阈值脉冲噪声检测算法

3．3．2 本文去噪算法

3．3．3 实验仿真及评价

3．4 本章小结

第4章 基于小波超复数分数阶相位的视觉显著目标检测

4．1 视觉显著感知基础

4．1．1 显著性目标的特点简述

4．1．2 人眼的视觉感知基础

4．2 超复数分数阶傅里叶变换

4．2．1 超复数理论基础

4．2．2 四元数的常见表示形式

4．2．3 传统的分数阶傅里叶变换

4．2．4 超复数分数阶傅里叶变换

4．3 常见的模拟人感知的视觉显著性检测模型

4．3．1 Itti视觉注意力模型

4．3．2 谱残差显著性检测模型

4．3．3 基于相位谱的显著性检测模型

4．3．4 基于上下文感知的显著性检测模型

4．4 本文提出的显著目标检测算法

4．4．1 本文视觉显著算法原理

4．4．2 离散小波变换分析

4．4．3 视觉显著性图计算

4．4．4 实验仿真及评价

4．5 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文