圖像協同顯著性檢測是一種從多幅相關圖像中提取共同出現的相同或相似的顯著性目標的方法,已經成為了計算機視覺方面非常熱門的研究課題。協同顯著性檢測的難點在于如何區分圖片組中的前景和背景,并突出前景目標;以及如何通過對同組圖片間的一致性關系進行建模,并利用群組語義信息來提升協同顯著性檢測的性能。本文針對以上問題做了如下研究。針對目前協同顯著性檢測方法中存在的語義類別相差懸殊的物體被誤檢測為協同對象等問題,本文提出了基于卷積神經網絡和語義相關的協同顯著性檢測算法CSCCD(CNN and Semantic Correlation based Co-saliency Detection)。首先,采用引導超像素濾波方法對SLIC分割出的超像素區域和DSS模型的顯著性區域進行處理,清晰地顯示了目標邊界輪廓。然后,使用Mask R-CNN提取出語義特征,對圖像語義特征和語義一致性進行定義,提出了圖像組語義相關類的概念。在此概念的基礎上定義了圖像組語義關聯類,用于建模同組圖片間的語義一致性,解決了多幅圖像的語義關聯問題,最后融合顯著性檢測區域和圖像組語義一致性區域得到協同顯著性檢測結果。CSCCD創新性...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 協同顯著性檢測的研究現狀
        1.2.1 自底向上方法的研究現狀
        1.2.2 基于融合方法的研究現狀
        1.2.3 基于學習方法的研究現狀
    1.3 研究內容
    1.4 本文的組織結構
第2章 協同顯著性檢測的相關理論及技術
    2.1 人類視覺感知系統和視覺注意力機制
        2.1.1 人類視覺感知系統
        2.1.2 視覺注意力機制
    2.2 圖像分割基礎
        2.2.1 超像素分割
        2.2.2 語義分割
        2.2.3 實例分割
    2.3 常用的深度學習模型
        2.3.1 稀疏編碼
        2.3.2 卷積神經網絡
        2.3.3 特征金字塔網絡
    2.4 本章小結
第3章 基于卷積神經網絡和語義相關的協同顯著性檢測算法
    3.1 問題描述
    3.2 總體框架
    3.3 單幅圖像的顯著性檢測
    3.4 基于語義相關的協同顯著性檢測
        3.4.1 相關概念及定義
        3.4.2 多幅圖像的協同顯著性檢測
    3.5 算法框架
    3.6 實驗結果與分析
        3.6.1 數據集與評價指標
        3.6.2 與其他方法的比較
    3.7 本章小結
第4章 基于Mask R-CNN的多層特征融合的協同顯著性檢測方法
    4.1 問題描述
    4.2 模型設計
        4.2.1 特征提取
        4.2.2 多尺度特征圖生成和增強
        4.2.3 初始協同顯著圖
        4.2.4 圖像間顯著性傳播
        4.2.5 協同顯著圖
    4.3 實驗結果與分析
        4.3.1 iCoseg數據集的評估
        4.3.2 MSRC數據集的評估
    4.4 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
致謝
參考文獻
作者簡介



本文編號：3875503