一种自底向上的注意信息提取方法技术

一种借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果，提出了一种自底向上的注意信息提取方法。自底向上的注意信息由图像中每个点对应区域的显著性构成，区域的尺度自适应于局部特征的复杂度。新的显著性度量标准综合考虑了局部复杂度、统计不相似和初级视觉特征这三个方面的特性。显著区域在特征空间和尺度空间中同时显著。获取的自底向上的注意信息具有旋转、平移、比例缩放不变性和一定的抗噪能力。基于这种算法开发出了一个注意模型，将其应用于多幅自然图像的实验证明了算法的有效性。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种自底向上的注意信息提取方法，自底向上的注意信息由图像中每个点对应区域的显著性构成，区域的尺度自适应于局部特征的复杂度，综合考虑了三方面特性来定义显著性：根据特征空间中的不可预测性来衡量特征的复杂度；在尺度空间中衡量特征的统计不相似特性；同时考虑特征空间和尺度空间，衡量特征的一些初级视觉特性；　其特征是包含以下步骤；　有计算局部复杂度显著性的步骤；　有计算统计不相似显著性的步骤；　有计算初级视觉特征显著性的步骤；　有计算图像区域显著性的步骤；　有提取自底向上的注意信息的步骤。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：罗四维，田媚，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]