一种改进的显著性区域提取模型

基于Itti模型,提出一种改进的模型来提取图像的显著区域,即分别提取原始图像的亮度、颜色、方向和形状4个低层特征,并且将这4个低层特征的多尺度显著图融合成一幅综合的显著图。在图像方向特征提取中采用倒数函数来代替Gabor特征函数,这样可完善方向特征图。该模型与经典的Itti模型相比较,提取出来的显著图更为明显,速度较快且易于实现。

一种图像的感兴趣区域提取方法

感兴趣区域(Region of interests,ROI)是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征,利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制,具有良好的鲁棒性。